Hubungan antara kualitas tidur dengan fungsi kognitif pada lansia
Notice bibliographique
Résumé
Proses penuaan adalah sesuatu yang akan dialami oleh setiap orang. Dengan semakin bertambahnya usia terjadi pula penurunan fungsi organ dalam tubuh salah satunya adalah fungsi kognitif. Beberapa penelitian mendapatkan adanya hubungan antara durasi tidur dengan fungsi kognitif. Untuk dapat memahami mengenai hubungan antara kualitas tidur dengan penurunan fungsi kognitif pada lansia, maka perlu dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan antara kualitas tidur dengan fungsi kognitif pada lansia. Penelitian menggunakan studi observasional dengan desain cross sectional yang mengikutsertakan 47 lansia penghuni panti di Jakarta Barat. Data dikumpulkan dengan cara wawancara menggunakan kuesioner yang meliputi usia, pendidikan, kebiasaan merokok, kualitas tidur, dan fungsi kognitif. Penilaian kualitas tidur dilakukan dengan menggunakan kuesioner Pittsburgh Sleep Quality Index. Penilaian fungsi kognitif dilakukan dengan menggunakan kuesioner Montreal Cognitive Assessment yang telah divalidasi dalam bahasa Indonesia (MoCA-Ina). Analisis data menggunakan program SPSS untuk Windows versi 20.0 dan tingkat kemaknaan yang digunakan besarnya 0,05. Hasil analisis menunjukkan bahwa kualitas tidur berpengaruh terhadap fungsi kognitif pada lansia. Kualitas tidur yang buruk berkorelasi positif terhadap penurunan fungsi kognitif pada lansia(p=0.033). Pendidikan berpengaruh terhadap fungsi kognitif pada lansia, semakin rendah pendidikan semakin besar penurunan fungsi kognitif yang dialami saat usia lanjut (p=0,001). Penelitian ini menunjukkan adanya hubungan antara kualitas tidur dengan fungsi kognitif pada lansia. Kualitas tidur yang buruk berkorelasi terhadap penurunan fungsi kognitif pada lansia. Kualitas tidur pada lansia perlu ditingkatkan untuk mengurangi resiko penurunan fungsi kognitif yang lebih serius
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,054 |
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 ».