FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI FUNGSI KOGNITIF PADA PASIEN DIABETES MELITUS TIPE 2
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong><em>Background </em></strong><em>:The number of Dementia is increasing year by year, and it will be 3.980.000 in 2050 In Indonesia, as well as the world. Dementia can be triggered by Diabetes Mellitus type 2. Long hyperglycemia can induce beta amiloid in brain, that declines the cognitive function. Besides, some factors can influence cognitive function such as age, sex, level of education and duration of DM type 2. The aim of this study is to review the faktors that influence cognitive function of DM type 2.<strong>Methods</strong>: The study design was cross sectional, with 56 subjects. The collective data were age, sex, level of education, duration of DM type 2, and cognitive function which is determined by using MoCA Ina The variables associated were tested by using Chi-Square Test, and the association is significant if p&lt;0,05.</em><strong><em>Results</em></strong><em>: </em><em>From 56 research subjects,32 (57,14%) subjects are female,, high level of education is 76,79 %, and 57,14 % subjects are suffering from DM for 5-&lt;10 years. The average MoCA Ina value was 23 + 3.47. There are 37 (66.1 %) subjects with cognitive decline.</em><em> There is no significant associations between age, sex,level of education, duration of DM and cognitive function (p&gt;0,05).</em></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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».