HUBUNGAN KUALITAS TIDUR DENGAN FUNGSI KOGNITIF PASIEN PASCA STROKE ISKEMIK DI RSUDZA
Bibliographic record
Abstract
Stroke adalah sindrom klinis yang ditandai dengan adanya defisit neurologis serebral baik fokal ataupun global yang berkembang secara cepat dan menjadi penyebab utama disabilitas, serta gangguan fungsi kognitif. Gangguan kognitif merupakan efek samping yang sering terlihat pada pasien stroke. Salah satu penyebab terganggunya fungsi kognitif adalah gangguan kualitas tidur. Gangguan tidur yang biasanya dikaitkan dengan penurunan pada fase tidur NREM dan REM telah diketahui mampu menurunkan fungsi kognitif seseorang. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan kualitas tidur dengan fungsi kognitif pasien pasca stroke iskemik di RSUDZA. Jenis penelitian ini adalah analitik observasional dengan pendekatan cross-sectional. Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik consecutive sampling dengan jumlah sampel 72 pasien. Penelitian ini melakukan pengambilan data pada bulan Oktober-November 2019 di Poliklinik Saraf Rumah Sakit Umum Daerah dr Zainoel Abidin Banda Aceh. Pengambilan data dilakukan dengan melakukan wawancara mengenai kualitas tidur menggunakan Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) dan melakukan penilaian fungsi kognitif menggunakan Montreal Cognitive Assessment versi Indonesia (MoCA-Ina). Analisis statistik yang digunakan adalah uji Chi-Square. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa 50 pasien (69.4%) memiliki kualitas tidur buruk dan 22 pasien (30.6%) memiliki kualitas tidur baik. Berdasarkan fungsi kognitif, terdapat 56 pasien (77.8%) dengan gangguan fungsi kognitif dan 16 pasien (22.2%) dengan fungsi kognitif normal. Hasil analisis statistik pada penelitian ini menunjukkan p value 0,000. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan kualitas tidur dengan fungsi kognitif pasien pasca stroke iskemik di RSUDZA.Kata Kunci: Stroke Iskemik, Kualitas Tidur, Fungsi 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.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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 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".