Hubungan Kadar Ureum dan Kreatinin Serum dengan Fungsi Kognitif Penderita Penyakit Ginjal Kronik
Notice bibliographique
Résumé
Penyakit Ginjal Kronik (PGK) dapat menimbulkan berbagai komplikasi, salah satunya adalah gangguan fungsi kognitif. Faktor penyebabnya adalah akumulasi zat-zat toksik di dalam tubuh, termasuk ureum dan kreatinin serum. Tujuan penelitian ini adalah melihat hubungan kadar ureum dan kreatinin serum dengan fungsi kognitif penderita PGK. \nPenelitian analitik observasional dengan desain cross-sectional ini dilakukan kepada 46 pasien PGK yang dihemodialisa di RSUP Dr. M. Djamil Padang. Sampel diambil menggunakan teknik consecutive sampling. Fungsi kognitif dinilai menggunakan Montreal Cognitive Assessment versi Indonesia (MoCA-Ina). Kadar ureum dan kreatinin serum diukur dengan alat spektrofotometer. Data dianalisis menggunakan uji Chi-Square. \nHasil penelitian menunjukkan 52.2% pasien PGK mengalami gangguan kognitif. Gangguan kognitif lebih banyak pada usia di atas 50 tahun (54.2%) dan berjenis kelamin laki-laki (58.3%), sebagian besar menempuh pendidikan minimal pada jenjang SMA dan ke atas (70.8%), mayoritas disertai hipertensi (75%), dan tanpa diabetes melitus (91.7%). Median kadar ureum dan kreatinin serum pasien dengan gangguan kognitif adalah 124 mg/dL dan 10.05 mg/dL. Hubungan antara kadar ureum dan kreatinin serum dengan fungsi kognitif memiliki nilai p-value sebesar 0.039 dan 0.768. \nKesimpulan penelitian ini adalah terdapat hubungan yang bermakna antara kadar ureum serum dengan fungsi kognitif penderita PGK, tetapi tidak terdapat hubungan yang bermakna antara kadar kreatinin serum dengan fungsi kognitif penderita PGK.
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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) | 0,014 | 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 ».