PENGGUNAAN STATIN DAN ANTIPLATELET SEBAGAI PENCEGAHAN SEKUNDER KOMPLIKASI KARDIOVASKULER PADA PASIEN DIABETES MELITUS TIPE 2
Bibliographic record
Abstract
Resistensi insulin pada pasien diabetes melitus (DM) tipe 2 dapat meningkatkan risiko terjadinya komplikasi kardiovaskuler yang selanjutnya dapat berkontribusi sebagai penyebab utama kematian. Resistensi insulin meningkatkan kerentanan pasien mengalami aterosklerosis dan menimbulkan gangguan pada fungsi platelet di pembuluh darah yang dapat berdampak pada peningkatan risiko komplikasi kardiovaskuler. Sebagai salah satu upaya untuk mencegah dan mengurangi risiko tersebut, Canadian Cardiovascular Society Guidelines tahun 2011 dan American Diabetes Association tahun 2019 merekomendasikan penggunaan golongan statin dan antiplatelet sebagai upaya pencegahan sekunder komplikasi kardiovaskuler pada pasien DM tipe 2. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran penggunaan statin dan antiplatelet sebagai pencegahan sekunder pada pasien DM tipe 2 dengan komplikasi kardiovaskuler. Penelitian ini bersifat observasional dengan desain cross sectional yang dilakukan pada 110 pasien di RSU Puri Raharja Denpasar Bali periode November 2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 110 pasien yang memenuhi kriteria penggunaan statin, hanya 42 pasien (38,1%) yang menggunakan statin (simvastatin 20 mg; 95,2%). Selain itu, dari total 96 pasien yang memenuhi kriteria penggunaan antiplatelet, hanya 52 pasien (47,3%) yang menggunakan antiplatelet (aspirin 80 mg; 82,7%). Penelitian ini merefleksikan penggunaan statin yang masih rendah dalam upaya pencegahan sekunder komplikasi kardiovaskuler pada pasien DM tipe 2. Meskipun terdapat kecenderungan tingkat penggunaan antiplatelet aspirin yang lebih tinggi daripada statin dalam penelitian ini, pemberian aspirin selanjutnya masih perlu ditingkatkan lagi bersama-sama dengan peningkatan pemberian statin.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".