Gangguan Fungsi Kognitif Sebagai Faktor Risiko Utama Kejadian Depresi Pada Lansia
Notice bibliographique
Résumé
Latar Belakang: Peningkatan prevalensi depresi pada lansia dapat berdampak pada tingginya angka morbiditas dan mortalitas. Penelitian ini secara spesifik dilakukan untuk mengetahui persentase depresi beserta hubungannya dengan usia, jenis kelamin, pendidikan, sarkopenia, dan gangguan fungsi kognitif pada lansia yang memiliki latar belakang homogen di lingkungan perkotaan. Metode: Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif analitik yang menggunakan metode cross-sectional. Penelitian dilaksanakan pada bulan Agustus 2022 s.d. Oktober 2022 di Pusat Santunan Keluarga (PUSAKA) Jelambar dan Kebon Jeruk, Jakarta Barat dengan subjek penelitian 203 lansia (≥60 tahun). Depresi dinilai dengan Geriatric Depression Scale-15; sarkopenia diukur menggunakan Bio-Impedance Analysis, handgrip dynamometer, dan stopwatch; fungsi kognitif dinilai menggunakan Montreal Cognitive Assessment versi Indonesia; variabel lainnya menggunakan kuisioner. Hasil: Terdapat hubungan yang bermakna antara gangguan fungsi kognitif dengan kejadian depresi pada lansia (p£0,05; OR= 2,523). Responden yang mengalami gangguan fungsi kognitif memiliki persentase depresi yang lebih tinggi dibandingkan dengan responden yang tidak mengalami gangguan fungsi kognitif. Akan tetapi, tidak ditemukan hubungan yang bermakna antara usia, jenis kelamin, lama pendidikan, dan sarkopenia dengan kejadian depresi pada lansia. Simpulan: Lansia dengan gangguan fungsi kognitif 2,5 kali lipat lebih berisiko mengalami depresi. Oleh karena itu, peningkatan layanan kesehatan penting untuk mendeteksi dini kejadian depresi, terutama pada lansia dengan gangguan fungsi kognitif. Terlepas dari kenyataan saat ini, bahwa gangguan fungsi kognitif tidak dapat diobati, masih banyak gaya hidup dan faktor lingkungan yang dapat dimodifikasi untuk menurunkan risiko.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 ».