HUBUNGAN KUALITAS TIDUR DENGAN FUNGSI KOGNITIF PADA MAHASISWA FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Sleep is an essential need in daily lives with abundant functions, especially neuron restoring process in neocortex after various activities. Poor sleep quality is often found, resulting from the needs of work, education, lifestyle, and sociocultural demand. It could hinder cognitive function thus affecting daily life quality. Thus, the objective of this study is to assess the risk factors of poor sleep quality and its relation to cognitive function of college students at Faculty of Medicine, Universitas Sumatera Utara. Method: This research uses an analytic method with cross-sectional design where the collection of data is simultaneously taken at one time. The data are primarily obtained from interviews utilising validated questionnaires, Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) for sleep quality and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) for cognitive function, with stratified random sampling technique. Results: The incidence of poor sleep quality of the samples is 69% with the predominance of being male, aged 17-19, having higher body mass index, and consuming caffeinated beverages. Meanwhile, the incidence of mild cognitive impairment is 42%. The Chi-Square and Spearman Rank tests show a significant relation (p=0.009) and weak correlation (r=0.262, p=0.008) between age groups and sleep quality, whereas there is no association of gender (p=0.517) and body mass index (p=0.322) with sleep quality. The Fisher’s Exact test yields no relation between consumption of caffeine (p=0.778) and sleep quality. According to the Chi-Square test, sleep quality is not associated with cognitive function as well (p=0.993). Conclusion. There is no association of sleep quality with cognitive function, however there is a significant relation and weak correlation between age groups and sleep quality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,006 |
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 ».