HUBUNGAN HIPERTENSI DENGAN GANGGUAN FUNGSI KOGNITIF PADA PASIEN POST-STROKE ISKEMIK DI RS BETHESDA
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>Pendahuluan: </strong>Stroke bisa menimbulkan gangguan fungsional otak berupa gangguan fungsi kognitif. Insidensi gangguan fungsi kognitif meningkat tiga kali lipat setelah stroke, dan biasanya melibatkan gangguan kemampuan visuospasial, memori, orientasi, bahasa, perhatian, dan fungsi eksekutif.</p><p><strong>Metode: </strong>Penelitian ini menggunakan metode potong lintang. Data yang diambil berupa data primer dengan menggunakan <em>Montreal Cognitive Assessment </em>versi Indonesia (MoCA-Ina) serta <em>Clock Drawing Test </em>(CDT) dan data sekunder dari <em>Stroke Registry </em>(2010-2017)<em> </em>dan rekam medis RS Bethesda Yogyakarta. Data yang didapatkan dianalisis secara deskriptif (univariat), dilanjutkan dengan uji <em>chi-square test</em> untuk analisis bivariat, dan regresi logistik digunakan untuk menganalisis analisis multivariat.</p><p><strong>Hasil: </strong>Sampel yang didapatkan sebanyak 110 sampel, dimana terdapat 72 laki-laki (65%) dan 38 perempuan (34.5%), di mana usia terbanyak 51-60 tahun sebanyak 36 pasien (32.7%). Didapatkan 75 pasien (68.2%) yang mengalami gangguan fungsi kognitif (MoCA &lt; 26) dan 35 pasien (31.8%) yang tidak mengalami gangguan fungsi kognitif (MoCA ³ 26). Pada analisis bivariat didapatkan hipertensi (OR: 1.02; CI: 0.70-1.49; p: 0.823) tidak mempengaruhi terjadinya gangguan fungsi kognitif pada pasien post-stroke iskemik. Pada analisis multivariat didapatkan onset serangan stroke ulangan, jumlah lesi, lesi, dan lesi temporal berhubungan dengan gangguan fungsi kognitif post-stroke iskemik.</p><p><strong>Kesimpulan: </strong>Hipertensi tidak berhubungan dengan gangguan fungsi kognitif pada pasien post-stroke iskemik.</p><p><strong> </strong></p><p><strong>Kata Kunci: </strong>Post-Stroke Iskemik, Hipertensi, Gangguan Fungsi Kognitif, MoCA-Ina, CDT.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».