Hubungan Hipertensi Dengan Gangguan Fungsi Kognitif Pada Lansia Di Wilayah Kerja Puskesmas Padang Kandis Kabupaten Lima Puluh Kota
Notice bibliographique
Résumé
Salah satu indikator keberhasilan pembangunan kesehatan di Indonesia adalah meningkatnya Angka Harapan Hidup (AHH). Hal ini mengakibatkan peningkatan jumlah penduduk lanjut usia (lansia). Lansia akan mengalami proses menua yaitu berkurangnya cadangan fisiologis tubuh dan meningkatnya kerentanan penyakit. Salah satunya yaitu hipertensi. Selain itu, penuaan juga mempengaruhi fungsi kognitif. Hipertensi dan hiperkolesterolemia merupakan faktor risiko utama penyebab gangguan fungsi kognitif. \nJenis penelitian ini adalah analitik observasional dengan desain potong lintang (cross sectional). Subjek penelitian ini ialah lansia yang tinggal di wilayah kerja Puskesmas Padang Kandis yang memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi. Instrumen yang digunakan pada penelitian ini adalah sphygmomanometer digital, stetoskop dan kuesioner Montreal Cognitive Assessment versi Indonesia (MoCA-Ina). Analisis data ini menggunakan SPSS dengan uji chi-square. Hasil penelitian diperoleh terdapat 31 lansia yang menderita hipertensi(59,6%) dan 18 lansia yang mengalami gangguan fungsi kognitif(34,6%). Dari 31 lansia yang menderita hipertensi terdapat 12 lansia yang mengalami gangguan fungsi kognitif(57,1%) dan 9 lansia memiliki fungsi kognitif normal(42,3%). Hasil uji statistik menunjukkan p-value = 0,005 (<0,05) dan nilai Odds Ratio (OR) = 5,556 (OR >1). Kesimpulan dari penelitian ini adalah terdapat hubungan yang bermakna antara hipertensi dengan gangguan fungsi kognitif pada lansia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».