Hubungan antara Tingkat Keparahan Obstructive Sleep Apnea dan Fungsi Kognitif pada Pasien Rumah Sakit Angkatan Laut Dr. Mintohardjo
Notice bibliographique
Résumé
Hubungan antara Tingkat Keparahan Obstructive Sleep Apnea dan Fungsi Kognitif pada Pasien Rumah Sakit Angkatan Laut Dr. Mintohardjo. Prevalensi obstructive sleep apnea (OSA) pada populasi dewasa diperkirakan berkisar antara 5-14%. Sebagian besar pasien OSA di Rumah Sakit Angkatan Laut (Rumkital) Dr. Mintohardjo, Jakarta diukur tingkat keparahannya menggunakan polisomnografi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara tingkat keparahan OSA dan fungsi kognitif. Penelitian menggunakan desain cross sectional dan teknik consecutive sampling . Data diambil dari 60 pasien OSA Rumkital Dr. Mintoharjo pada bulan April-Mei 2018. Data tingkat keparahan OSA diambil dari rekam medis, sedangkan data fungsi kognitif diukur menggunakan kuesioner Montreal Cognitive Assessment Indonesia version (MoCA-Ina). Subjek penelitian sebagian besar adalah pasien OSA laki-laki dengan usia rata-rata 43 tahun, berpendidikan tinggi, dan bekerja sebagai pegawai swasta. Berdasarkan data apnea-hypopnea index didapatkan 25 pasien OSA berat, 23 pasien OSA sedang, dan 12 pasien OSA ringan. Pada penelitian didapatkan pula sebanyak 45 pasien dengan fungsi kognitif terganggu dan 15 pasien dengan fungsi kognitif normal. Hasil uji Chi-square menunjukkan hubungan antara tingkat keparahan OSA dan fungsi kognitif (p = 0,000). Perlu diberikan edukasi kepada pasien OSA agar patuh mengikuti tatalaksana yang dianjurkan dokter, sehingga penurunan fungsi kognitif lebih lanjut dapat dicegah.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,008 |
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 ».