Korelasi Angka Leukosit Dengan Skor Mini-Mental State Examination (MMSE) Dan Skor Montreal Cognitive Assessment Versi Indonesia (MoCA-INA) Pada Pasien Cedera Kepala
Notice bibliographique
Résumé
Cedera kepala langsung maupun tidak langsung dapat mengakibatkan gangguan fungsi kognitif. Gangguan fungsi kognitif jangka panjang dan tidak dilakukan penanganan optimal dapat mempengaruhi kemandirian dan mengganggu aktifitas sehari-hari bahkan menyebabkan penurunan kualitas hidup. Penelitian ini dilkaukan untuk mengetahui gambaran angka leukosit, fungsi kognitif (skor MMSE dan skor MoCA-Ina) dan derajat cedera kepala pada pasien cedera kepala. Digunakan penelitian analitik observasional dengan desain potong lintang. Sampel penelitian adalah 49 pasien cedera kepala yang dirawat di ruang rawat neurologi RSUD Dr. Zainoel Abidin Banda Aceh. Pemilihan sampel menggunakan teknik consecutive sampling. Instrumen penelitian terdiri atas Mini-Mental State Examination (MMSE) dan Montreal Cognitive Assesment versi Indonesia (MoCA-INA). Uji hipotesis yang digunakan adalah uji Chi Square. Didapatkan hasil bahwa, sebanyak 28 pasien dengan angka leukosit >11.000/ µL (57,1%), 37 pasien dengan fungsi kognitif normal berdasarkan skor MMSE (75,5%), 47 pasien dengan gangguan fungsi kognitif ringan berdasarkan skor MoCA-Ina (47%), dan 22 pasien dengan cedera kepala berat (44,9%). Hasil penelitian ini menunjukkan tidak terdapat korelasi antara angka leukosit dengan skor MMSE (p= 0,675) dan skor MoCA-INA (p= 0,409). Secara umum dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan antara-angka leukosit dengan skor Mini-Mental State Examination (MMSE) dan skor Montreal Cognitive Assessment Versi Indonesia (MoCA-INA) pada pasien cedera kepala.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».