Diabetes Melitus Tipe 2 dan Hipertensi sebagai Faktor Risiko PJK pada Lansia
Notice bibliographique
Résumé
The elderly are still a significant concern today, because of the many types of diseases that this group suffers from, including coronary heart disease. This disease often coincides in the elderly due to changes in the characteristics of the elderly blood vessels coupled with uncontrolled diet and physical activity, therefore it is important to conduct research related to the relationship between type 2 diabetes mellitus and hypertension in the elderly as a risk of heart disease so that education can be carried out to prevent an increase in the incidence of coronary heart disease. The purpose of this study was to analyze the risk factors for type 2 diabetes mellitus and the incidence of hypertension as a risk factor for coronary heart disease (CHD) using a Framingham risk score for the elderly at the nursing home at Lhokseumawe City in 2022. The research design used was a cross-sectional study in which exposure and impact are measured at the same time. The sample is all the elderly in the nursing home in Lhokseumawe City. The results showed a significant relationship between diabetes mellitus and hypertension on the risk of coronary heart disease. In conclusion, diabetes mellitus and hypertension are risk factors for coronary heart disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».