Analisa Kadar Glutamat pada Penderita Fibrilasi Atrium dengan Gangguan Fungsi Kognitif
Notice bibliographique
Résumé
Salah satu permasalahan neurologi yang ditemukan pada penderita fibrilasi atrium (FA) adalah gangguan kognitif. Silent Brain Infarction (SBI) diyakini menjadi salah satu mekanisme utama yang mendasari terjadinya gangguan ini. Sudah dilaporkan juga bahwa hipoksia serebri akan menimbulkan peningkatan kadar glutamat ektraseluler sehingga bersifat neurotoksisitas dan menimbulkan kematian sel. Tujuan: Menganalisis kadar serum glutamat pada pasien Fibrilasi Atrial (FA) dengan gangguan kognitif. Metode: Penelitian dengan disain potong lintang dilakukan di Poliklinik Kardiologi dan Neurologi RS DR M Djamil Padang serta Laboratorium Biomed Fakultas Kedokteran Universitas Andalas. Pemeriksaan kadar glutamat serum dilakukan dengan metode Elisa dan pemeriksaan fungsi kognitif dengan test neuropsikologi Montreal Cognitive Assestment versi Indonesia (MoCA-Ina). Perbedaan kadar glutamat serum pada kelompok FA dengan gangguan kognitif dan kelompok FA tanpa gangguan kognitif diuji dengan t test bila distribusi data normal dan test Mann Whitney bila data tidak terdistribusi normal. Hubungan antara kadar glutamat dengan kejadian gangguan kognitif dilakukan dengan uji Chi-square, setelah dicari dulu nilai cut off point untuk kadar glutamat serum. Uji dikatakan bermakna bila nilai p < 0,05. Hasil: Kadar glutamat serum kelompok FA dengan ganggan kognitif lebih tinggi dari kelompok FA tanpa gangguan kognitif. Pasien FA yang mempunyai kadar glutamat tinggi ( > 29,5µMol/L) beresiko mengalami gangguan kognitif 10,2 kali lebih tinggi dari penderita yang mempunyai kadar glutamat normal (< 29,5 µMol). Simpulan: Ada hubungan antara kadar glutamat serum dengan terjadinya gangguan kognitif pada penderita FA.Kata kunci: fibrilasi atrial, fungsi kognitif, glutamat, silent brain infarction
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».