MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7118205179 · doi:10.30872/jsk.v6i2.988

Hubungan Kecemasan, Fungsi Kognitif dengan Kualitas Tidur pada Lansia di Panti Wreda Jakarta dan Tangerang

2025· article· W7118205179 sur OpenAlexaboutno aff
Surilena Hasan, Clara Rosa Pujiyogyanti Ajisuksmo, Josephine Retno Widayanti

Notice bibliographique

RevueJurnal Sains dan Kesehatan · 2025
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueMethodologies in Health Research and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPittsburgh Sleep Quality IndexCognitionSleep (system call)Sleep qualityCognitive impairmentQuality of life (healthcare)Montreal Cognitive Assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Older people living in nursing homes are vulnerable to anxiety, cognitive impairment, and poor sleep quality. This study aimed to examine the association between anxiety, cognitive function, and sleep quality among older people residing in nursing homes in Jakarta and Tangerang. Methods: An analytic cross-sectional study was conducted among 124 residents from seven nursing homes using purposive sampling. Anxiety was assessed using the Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7), cognitive function using the Indonesian version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-Ina), and sleep quality using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Data was analyzed using chi-square tests and odds ratios. Results: Poor sleep quality was observed in 85.48% of participants, cognitive impairment in 83.87%, and anxiety in 29.31%. Anxiety (p = 0.03; OR = 3.46) and cognitive impairment (p = 0.01; OR = 7.15) were significantly associated with poor sleep quality. Conclusion: Anxiety and cognitive impairment are significantly associated with poor sleep quality among elderly nursing home residents.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,288
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJurnal Sains dan KesehatanMême sujetMethodologies in Health Research and PracticeTravaux en français237 207