Perbandingan Fungsi Kognitif Global antara Pasien Stroke Iskemik Hemisfer Kiri dan Kanan
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAKSPendahuluan: Stroke merupakan Penyakit Tidak Menular (PTM) yang menjadi penyebab kematian ke-2 setelah penyakit jantung koroner di dunia. Stroke tersering di Indonesia adalah stroke iskemik. Komplikasi tersering dari stroke iskemik adalah gangguan kognitif. Montreal Cognitive Assessment-versi Indonesia (MoCa-Ina) adalah pemeriksaan untuk mengetahui adanya gangguan fungsi kognitif dengan menggunakan instrumen yang bahasanya sudah diganti kedalam bahasa indonesia.Penelitian ini ditujukan untuk mengetahui apakah ada perbedaan penurunan fungsi kognitif berdasarkan lokasi lesi pada pasien stroke iskemik dengan menggunakan kuesioner MoCa-Ina.Metode: Penelitian ini merupakan penelitian observasional analitik dengan pendekatan cross sectional. Subyek yang digunakan adalah pasien rawat jalan di RSUD Dr. Moewardi Provinsi Jawa Tengah yang didiagnosis stroke iskemik. Proses pengambilan data menggunakan kuesioner MoCa-Ina pada pasien stroke iskemik bulan November2017 – Desember 2017. Teknik pengambilan sampel melalui consecutive sampling dengan sampel minimal 30. Data yang didapat dianalisis menggunakan uji Mann Withney.Hasil: Hasil analisis pada 31 sampel penelitian yang terdiri dari 15 subjek pasien stroke iskemik lesi hemisfer kiri dan 16 subjek pasien stroke iskemik hemisfer kanan. menggunakan uji Mann Withney didapatkan memiliki nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,000 yang mana menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara stroke lesi hemisfer kiri dan kanan.Simpulan: Terdapat perbedaan yang signifikan dimana fungsi kognitif global pada pasien stroke iskemik hemsifer kanan lebih baik daripada stroke iskemik hemisfer kiri .Kata Kunci : Stroke Iskemik, MoCA-Ina, Gangguan fungsi kognitif global, Lesi hemisfer kiri, Lesi hemisfer kanan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».