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Enregistrement W2917076649

GAMBARAN FUNGSI KOGNITIF PADA LANJUT USIA DI KELURAHAN MAASING KECAMATAN TUMINTING

2019· article· ms· W2917076649 sur OpenAlexaboutno aff
Mutiara Toreh, Junita Maja Pertiwi, Finny Warouw

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languems
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Latar Belakang:Jumlah penduduk lanjut usia yang terus meningkat dapat menimbulkan masalah kesehatan seperti gangguan fungsi kognitif dan dapat di periksa dengan pemeriksaan Montreal Cognitive Assessment versi Indonesia (INA MoCA) dan Trail Making Test (TMT). Tujuan: Mengetahui gambaran fungsi kognitif pada lanjut usia di Kelurahan Maasing Kecamatan Tuminting. Metode:Penelitiandeskriptif dengan metode crosssectional, dilaksanakan bulan Oktober-November 2018 bertempat di Kelurahan Maasing Kecamatan Tuminting.Hasil: Dari penelitian diperoleh 50 orang yang memenuhi kriteria inklusi. Pemeriksaan Ina MoCA menunjukkan 92% lanjut usia mengalami penurunan fungsi kognitif, pada pemeriksaan TMT-A menunjukkan 96% lanjut usia terganggu dan pada TMT-B menunjukkan 100% lanjut usia terganggu. Kelompok lanjut usia yang paling menunjukkan penurunan fungsi kognitif yaitu jenis kelamin laki-laki, usia 60-74 tahun dan 75-90 tahun, jenis pekerjaan nelayan dan IRT, tingkat pendidikan SMA dan SD, lanjut usia dengan riwayat hipertensi menunjukkan penurunan fungsi kognitif  97% dan lanjut usia dengan riwayat diabetes melitus menunjukkan penurunan fungsi kognitif 75% pada Ina MoCA dan 100% pada TMT. Kesimpulan:Dari hasil penelitian menunjukkan 92% lanjut usia mengalami penurunan fungsi kognitif pada pemeriksaan Ina MoCA dan pada TMT-A 96% terganggu, pada TMT-B 100% terganggu.   Kata kunci : Lanjut usia, fungsi kognitif, Ina MoCA, TMT-A, TMT-B   Abstract Background: The increasing number of elderly people can cause health problems such as impaired cognitive function. Impaired cognitive function can be examined by Montreal Cognitive Assessment Indonesian Version (Ina MoCA) examination and Trail Making Test (TMT). Objective: Knowing overview of cognitive function in elderly at Maasing sub-district Tuminting district. Methods:The descriptive research with cross sectional method, was conducted in October-November 2018 held at Maasing sub-district Tuminting district. Results:From the research gained 50 people who met the inclusion criteria. Ina MoCA examination showed 92% elderly people had decline in cognitive function, on the TMT-A showed 96% elderly people disturbed and on the TMT-B showed 100% elderly people disturbed. The elderly people group showed the most decline in cognitive function that is male gender, age of 60-74 years and 75-90 years, the type of work fishermen and housewives, high school and elementary school level. Elderly people with a history of hypertension showed a decline in cognitive function 97% and elderly people with a history of diabetes mellitus showed a decline in cognitive function 75% on the Ina-MoCA and 100% on the TMT.Conclusion: Based on the result showed 92% elderly people had decline in cognitive function on the Ina MoCA and on the TMT-A 96% disturbed, on the TMT-B 100% disturbed.   Keywords :Elderly people, cognitive function, Ina MoCA, TMT-A, TMT-B

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,267 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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