PROFIL GANGGUAN KOGNITIF PADA PASIEN HEMODIALISIS DI RSUD WANGAYA
Bibliographic record
Abstract
Latar Belakang: Hemodialisis adalah suatu prosedur yang digunakan untuk membantu ginjal melakukan tugasnya mengeluarkan zat-zat dari dalam tubuh. Salah satu dampak dari menjalani terapi hemodialisis adalah penurunan perfusi serebral dan penurunan kecepatan aliran darah otak sehingga dapat menyebabkan penurunan fungsi kognitif. Gangguan kognitif dan demensia telah banyak dilaporkan terjadi pada pasien penyakit ginjal kronik terutama yang menjalani terapi hemodialisis. Tujuan: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui angka profil gangguan kognitif pada pasien hemodialisis di RSUD Wangaya. Metode: Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan metode potong lintang dan dilakukan pada bulan Agustus sampai dengan September 2019. Populasi target dan sampel pada penelitian ini adalah semua pasien hemodialisis di RSUD Wangaya yang memenuhi kriteria inklusi. Penelitian ini dilakukan dengan wawancara dan kuesioner Montreal Cognitive Assessment versi Indonesia (MoCA-Ina). Data yang diperoleh ditabulasi dengan menggunakan program SPSS. Hasil: Hasil penelitian ini didapatkan prevalensi gangguan kognitif pada pasien yang menjalani terapi hemodialisis sebesar 90% dengan domain kognitif yang paling sering terganggu adalah domain delayed memory (27,5%). Sebanyak 66% yang mengalami gangguan kognitif adalah yang telah menjalani terapi hemodialisis selama lebih dari 2 tahun.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| 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) | 0.014 | 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".