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Enregistrement W2528814782 · doi:10.14710/dmj.v5i4.14244

PERBEDAAN FUNGSI KOGNITIF PADA LANSIA HIPERTENSI DENGAN DAN TANPA DIABETES MELLITUS

2016· article· id· W2528814782 sur OpenAlexaboutno aff
Ashari Adi Abimantrana, Charles Limantoro, Yosef Purwoko

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2016
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusGynecologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Latar Belakang : Diabetes mellitus dapat memperburuk gangguan fungsi kognitif melalui mekanisme vaskular dan non vaskular. Tujuan : Menilai perbedaan fungsi kognitif pada lansia hipertensi dengan diabetes mellitus dan tanpa diabetes mellitus Metode : Jenis penelitian adalah penelitian observasional dengan desain belah lintang. dilaksanakan di poliklinik penyakit dalam dan instalasi rawat jalan geriatri RSUP Dr. Kariadi Semarang pada bulan Maret sampai bulan Mei 2016. Subjek penelitian adalah pasien lansia rawat jalan geriatri dan penyakit dalam dengan hipertensi (n=30). Subjek kemudian dibagi menjadi 2 kelompok berdasarkan status diabetes mellitusnya. Status diabetes mellitus dan hipertensi diketahui dari catatan medik rawat jalan, sedangkan fungsi kognitif diukur dengan kuesioner Montreal Cognitive Assessment versi Indonesia (MoCA-Ina). Hasil : Hasil pemeriksaan fungsi kognitif yang dilakukan pada 30 subjek didapatkan rerata 23,80±2,27 pada kelompok lansia hipertensi tanpa DM dan 21,80±2,24 pada kelompok lansia hipertensi dengan DM (p=0,022). Domain kognitif yang terganggu pada kelompok lansia hipertensi dengan DM bila dibandingkan dengan kelompok hipertensi tanpa DM adalah domain delayed recall (p=0,009). Semua domain kognitif pada kelompok hipertensi tanpa DM lebih baik bila dibandingkan dengan kelompok hipertensi dengan DM. Kesimpulan : Diabetes mellitus memperburuk fungsi kognitif, khususnya domain delayed recall pada lansia hipertensi.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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