Hubungan Usia, Jenis Kelamin, dan Indeks Massa Tubuh Terhadap Derajat Keparahan Osteoarthritis Genu di RSUD Meuraxa Kota Banda Aceh
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Osteoartritis genu merupakan penyakit degeneratif yang terjadi pada sendi lutut akibat adanya abrasi pada tulang rawan sendi dan pembentukan tulang baru di permukaan persendian. Seiring bertambahnya usia, kapasitas regeneratif tulang rawan menurun, aktivitas sel kondrosit melemah dan terjadi perubahan komposisi matriks ekstraseluler yang menyebabkan berkurangnya elastisitas serta ketahanan sendi terhadap tekanan mekanik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara usia, jenis kelamin, dan indeks massa tubuh (IMT) terhadap derajat keparahan OA genu di RSUD Meuraxa Kota Banda Aceh. Penelitian ini menggunakan desain analitik observasional dengan pendekatan cross-sectional dan melibatkan 50 responden yang dipilih secara accidental sampling. Data dikumpulkan melalui kuesioner Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) yang mengukur aspek nyeri, kekakuan, dan fungsi fisik. Analisa data menggunakan uji univariat dan uji bivariat. Hasil uji univariat menunjukkan distribusi frekuensi OA genu berdasarkan usia paling banyak pada usia >60 tahun (66%), jenis kelamin paling banyak pada Perempuan (78%), IMT paling banyak dengan obesitas (54%) dan derajat keparahan paling banyak yaitu derajat berat (66%). Hasil uji bivariat menggunakan uji statistik chi-square. Hasil penelitian menunjukkan terdapat hubungan yang signifikan antara usia (p-value = 0,003), jenis kelamin (p-value = 0,042), dan indeks massa tubuh (p-value = 0,014) terhadap derajat keparahan OA genu.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle