Evaluasi Terapi Obat Antiplatelet pada Pengobatan Pasien Stroke di Instalasi Rawat Inap RSUD AM Parikesit Tenggarong Periode Tahun 2014
Bibliographic record
Abstract
Antiplatelet memiliki peranan penting dalam pengobatan stroke, pemberiaan antiplatelet bekerja dengan cara mengurangi agregasi platelet sehingga dapat menghambat pembentukan trombus pada sirkulasi arteri. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat ketepatan penggunaan antiplatelet pada pasien stroke di Instalasi Rawat Inap RSUD AM PARIKESIT berdasarkan pedoman antiplatelet Canadian Cardiovascular Society Guideline tahun 2011, dan PERDOSSI yang meliputi tepat indikasi, tepat pasien, tepat obat, dan tepat dosis. Penelitian ini menggunakan rancangan penelitian non eksperimental (deskriptif). Pengumpulan data dilakukan secara retrospektif yaitu data dari catatan rekam medik pasien. Subjek penelitian adalah pasien yang memenuhi kriteria inklusi diagnosis utama stroke mulai dari awal sampai akhir perawatan baik yang mendapatkan terapi antiplatelet maupun yang tidak mendapatkan terapi antiplatelet selama perawatan. Data yang diperoleh kemudian diolah dengan analisis deskriptif. Hasil penilitian ini pola pengobatan penyakit stroke yaitu antiplatelet tunggal yang digunakan adalah Aspirin (48,6%), cilostazol (25%) dan clopidogrel (11,1%). Antiplatelet kombinasi yang digunakan adalah aspirin + clopidogrel (2,7%), cilostazol + clopidogrel (11,1%) dan aspirin + cilostazol (1,3%). Hasil analisis ketepatan penggunaan antiplatelet adalah tepat indikasi adalah 100%, tepat pasien adalah 100%, tepat obat adalah 87,5%, tepat dosis adalah 90,2%.
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.
How this classification was reachedexpand
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".