Perbandingan Fungsi Kognitif Global antara Pasien Stroke Iskemik Hemisfer Kiri dan Kanan
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAKSPendahuluan: Stroke merupakan Penyakit Tidak Menular (PTM) yang menjadi penyebab kematian ke-2 setelah penyakit jantung koroner di dunia. Stroke tersering di Indonesia adalah stroke iskemik. Komplikasi tersering dari stroke iskemik adalah gangguan kognitif. Montreal Cognitive Assessment-versi Indonesia (MoCa-Ina) adalah pemeriksaan untuk mengetahui adanya gangguan fungsi kognitif dengan menggunakan instrumen yang bahasanya sudah diganti kedalam bahasa indonesia.Penelitian ini ditujukan untuk mengetahui apakah ada perbedaan penurunan fungsi kognitif berdasarkan lokasi lesi pada pasien stroke iskemik dengan menggunakan kuesioner MoCa-Ina.Metode: Penelitian ini merupakan penelitian observasional analitik dengan pendekatan cross sectional. Subyek yang digunakan adalah pasien rawat jalan di RSUD Dr. Moewardi Provinsi Jawa Tengah yang didiagnosis stroke iskemik. Proses pengambilan data menggunakan kuesioner MoCa-Ina pada pasien stroke iskemik bulan November2017 – Desember 2017. Teknik pengambilan sampel melalui consecutive sampling dengan sampel minimal 30. Data yang didapat dianalisis menggunakan uji Mann Withney.Hasil: Hasil analisis pada 31 sampel penelitian yang terdiri dari 15 subjek pasien stroke iskemik lesi hemisfer kiri dan 16 subjek pasien stroke iskemik hemisfer kanan. menggunakan uji Mann Withney didapatkan memiliki nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,000 yang mana menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara stroke lesi hemisfer kiri dan kanan.Simpulan: Terdapat perbedaan yang signifikan dimana fungsi kognitif global pada pasien stroke iskemik hemsifer kanan lebih baik daripada stroke iskemik hemisfer kiri .Kata Kunci : Stroke Iskemik, MoCA-Ina, Gangguan fungsi kognitif global, Lesi hemisfer kiri, Lesi hemisfer kanan.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".