Hubungan antara Kejadian Nyeri Kepala Primer dengan Kejadian Insomnia pada Mahasiswa Tingkat Akhir Fakultas Keperawatan Universitas Riau
Notice bibliographique
Résumé
Pendahuluan: Nyeri kepala primer dan insomnia merupakan dua keluhan yang sering dijumpai pada remaja khususnya pada mahasiswa tingkat akhir. Nyeri kepala menjadi suatu permasalahan yang akan timbul pada mahasiswa, yang diakibatkan oleh tekanan emosional (stres, depresi, panik), sehingga dapat menyebabkan berkurangnya kualitas tidur dapat timbulnya gangguan tidur salah satunya seperti insomnia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara kejadian nyeri kepala primer dengan kejadian insomnia pada mahasiswa tingkat akhir Fakultas Keperawatan Universitas Riau. Metode: Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif menggunakan metode penelitian deskriptif korelasional dengan pendekatan cross sectional. Sampel penelitian berjumlah 142 responden yang diambil berdasarkan kriteria inklusi menggunakan teknik total sampling. Alat pengumpul data menggunakan Headache Intake Questionnaire, Cleaveland Clinic Canada untuk mengukur nyeri kepala primer dan kuesioner KSPBJ - Insomnia Rating Scale untuk mengukur insomnia. Analisa data menggunakan uji chi square dengan α = 0,05. Hasil: Analisis univariat didapatkan 67 responden mengalami nyeri kepala migrain (47,2%), 56 responden mengalami nyeri kepala tipe tegang atau tension type headache (TTH) (39,4%), dan 79 responden mengalami insomnia ringan (55,6%). Hasil uji statistik chi square didapatkan p value 0,025 (p 0,05). Kesimpulan: Terdapat hubungan antara kejadian nyeri kepala primer dengan kejadian insomnia pada mahasiswa tingkat akhir Fakultas Keperawatan Universitas Riau.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».