HUBUNGAN DERAJAT KLINIS DAN GANGGUAN KOGNITIF PADA PENDERITA PARKINSON DENGAN MENGGUNAKAN MONTREAL COGNITIVE ASSESMENT VERSI INDONESIA (MOCA-INA)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Identifikasi secara dini gangguan kognitif pada penyakit Parkinson sangat penting, karena sangat mempengaruhi kualitas hidup penderita Parkinson. Hal-hal yang menjadi faktor risiko terjadinya gangguan kognitif masih sangat bervariasi, salah satu diantaranya adalah stadium lanjut penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara derajat klinis Parkinson dan gangguan kognitif dengan menggunakan tes Montreal Cognitive Assessment versi Indonesia ( MoCA-Ina). Desain penelitian adalah Cross Sectional Study, pada 37 subjek penderita Parkinson di Poli penyakit saraf Rumah Sakit Wahidin Sudirohusodo dan jejaringnya di Makassar, dari bulan Januari hingga Mei 2013. Pada subjek penelitian dilakukan pemeriksaan fungsi kognitif menggunakan instrument tes MoCA-Ina. Hasil penelitian menunjukkan jenis kelamin laki-laki lebih banyak dibanding perempuan pada penderita penyakit Parkinson (67,6% vs 32,4%). Hubungan antara gangguan kognitif dengan beberapa faktor risiko antara lain jenis kelamin, kelompok umur, hipertensi, DM, dislipidemia, durasi sakit dan depresi tidak didapatkan perbedaan yang bermakna. Dengan uji chi-square didapatkan hubungan yang bermakna antara derajat klinis Parkinson dan gangguan kognitif, dengan nilai p 0,003. Unsur kongnitif yang paling banyak terganggu adalah fungsi eksekutif dan atensi. Penelitian ini menerangkan bahwa semakin berat derajat klinis penyakit Parkinson semakin besar kejadian gangguan kognitif.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it