PERBEDAAN KADAR ZINK SERUM PASIEN DIABETES \nMELITUS DENGAN NEUROPATI DAN TANPA NEUROPATI
Notice bibliographique
Résumé
Latar Belakang : Diabetes melitus (DM) merupakan penyakit tidak menular \nyang memiliki tingkat morbiditas yang tinggi. Peningkatan progresif kadar \nglukosa darah pada DM dapat menyebabkan berbagai komplikasi, seperti \nneuropati diabetika. Kadar zink serum yang rendah merupakan salah satu faktor \nrisiko neuropati diabetika yang dapat dimodifikasi. Adanya perbedaan kadar zink \nserum pada pasien DM tipe 2 diduga berkaitan dengan kejadian neuropati \ndiabetika. \nTujuan : Menganalisis perbedaan kadar zink serum antara pasien DM dengan \nneuropati dan tanpa neuropati. \nMetode: Penelitian cross-sectional ini dilaksanakan di Rumah Sakit Nasional \nDiponegoro, Semarang pada bulan Juni-September 2017. Subjek penelitian yang \nberjumlah 26 orang adalah pasien DM tipe 2 yang diperiksa di Poli Saraf dan Poli \nPenyakit Dalam serta terbagi dalam 2 kelompok: pasien dengan neuropati dan \ntanpa neuropati. Diagnosis klinis neuropati menggunakan kuesioner Toronto \nClinical Scoring System (TCSS). Uji hipotesis yang dilakukan adalah Uji \nIndependent-T. \nHasil: Kadar zink serum pada kelompok pasien DM dengan neuropati (80,74 ± \n14,76 μg/dL) lebih rendah dibandingkan kelompok tanpa neuropati (107,07 ± \n19,87 μg/dL) dan perbedaan ini dianggap bermakna (p=0,001). Pada penelitian ini \nmemperhatikan variabel perancu seperti usia, jenis kelamin, lama menderita DM, \nkadar glukosa darah, riwayat hipertensi, dan merokok, namun tidak memiliki \npengaruh yang bermakna secara statistik (p=0,853; p=0,695; p=0,464; p=0,343; \np=0,395; p=0,919). Gejala neuropati yang paling umum didapatkan adalah rasa \nkesemutan dan kebal pada anggota gerak, sedangkan tanda neuropati yang paling \nbanyak ditemukan melalui pemeriksaan adalah hipoestesia dan hiporefleksia \ntungkai. \nKesimpulan: Terdapat perbedaan bermakna antara kadar zink serum pasien DM \ndengan neuropati dan tanpa neuropati. Kadar zink serum pada pasien DM dengan \nneuropati lebih rendah jika dibandingkan dengan tanpa neuropati. \nKata Kunci : Neuropati diabetika, kadar zink serum, TCSS
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».