The The Indonesian Version of Montreal Cognitive Assessment (MoCA-Ina): The Difference Scores Between Male Schizophrenia Prescribed by Risperidone and Adjunctive of Donepezil in Public Hospital of Dr Pirngadi Medan, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prescribing donepezil as an addition in reducing the cognitive dysfunctions among schizophrenia patients that have been given by antipsychotic (risperidone and olanzapine) is commonly used. Also, to determine the presence of the dysfunctions, an assessment is conducted by Montreal Cognitive Assessments based on Indonesian version (MoCA-Ina) to provide a more understandable test. AIM: To determine the score differences of MoCA-Ina between male patients of schizophrenia prescribed with only risperidone, and those with the addition of Donepezil within a certain interval of times. SETTINGS AND DESIGN: It is a pre-post-test experimental design with non-probability of consecutive sampling. METHODS: The study involved 48 of schizophrenia patients who have been prescribed fixed dose risperidone for 4 mg/day orally, and 24 people who were the intervention group were prescribed with the additional of 5 mg of donepezil per day started from the first until sixth week, followed by the increased dosages to 10 mg until twelfth week. These patients were recruited from the Public Hospital of Dr Pirngadi Medan, Indonesia, under the Department of Psychiatry. Then, the statistical data were analysed by Mann Whitney U, Friedman, and Wilcoxon, followed by analysing of SPSS version 21. RESULTS: The addition of five mg of Donepezil increased the MoCA-Ina score significantly compared to those who only prescribed with risperidone during all weeks of observation. CONCLUSION: Based on the results, the addition of donepezil increased the score level of the MoCA-Ina in the intervention group.
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».