Evaluasi Tingkat Kepatuhan Penggunaan Obat Antiepilepsi (OAE) terhadap Fungsi Kognitif Anak
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsi merupakan kelainan otak kronis dengan berbagai penyebab yang ditandai dengan serangan berulang. Kejadian epilepsi dapat menyerang segala usia termasuk diantaranya terjadi pada anak-anak yaitu sekitar 40%-50%. Epilepsi dapat berdampak pada gangguan daya ingat, baik disebabkan oleh epilepsi itu sendiri, obat antiepilepsi (OAE), faktor psikososial atau penyakit penyerta. Pasien yang menderita epilepsi umumnya disarankan mengkonsumsi OAE lebih dari 3 bulan. Pengobatan antilepilepsi ini membutuhkan waktu yang lama sehingga sangat rentan menimbulkan ketidak patuhan pasien dalam meminum OAE. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kepatuhan pasien epilepsi anak dan mengetahui apakah ada hubungan antara kepatuhan dengan fungsi kognitif pasien anak. Pada penelitian ini digunakan sebanyak 54 responden dari poli RSUD Kota Mataram. Pengukuran kepatuhan dilakukan menggunakan kuesioner Morisky Medication Adherence Scale 8 item (MMAS-8) dan pengukuran fungsi kognitif menggunakan Montreal Cognitive Assessment versi Indonesia (MoCA-Ina). Hasil analisis data menggunakan uji Chi-Square dengan α = 0,01. Dan didapatkan hasil nilai signifikansi (p-value = 0,329). Berdasarkan pada hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara kepatuhan dengan fungsi kognitif.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».