Pemeriksaan Indeks Memori, MMSE (Mini Mental State Examination) dan MoCA-Ina (Montreal Cognitive Assestment Versi Indonesia) Pada Karyawan Universitas Yarsi
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk memeriksa indeks memori melalui alat QRMA (Quantum Resonance Magnetic Analyzer) ,pemeriksaan MMSE (Mini Mental State Examination) dan MoCA Ina (Montreal Cognitive Assestment versi Indonesia) terhadap karyawan Universitas YARSI. Hasil penelitian Indeks Memori terhadap 30 karyawan Univerisitas YARSI secara QRMA diperoleh nilai normal (Z score 0,442 – 0, 871) adalah 9 orang (30%) , menurun ringan 17 orang (56,67%) dan menurun sedang-berat 4 orang (13,33%). Selanjutnya hasil analisa MMSE dengan nilai normal (26 sampai 30) adalah 18 orang (60%) dan penurunan ringan 12 (40%) . Adapun analisa secara MoCA Ina dengan nilai normal (26 sampai 30) menunjukkan tingkatan normal 9 orang (30%), menurun ringan 17 orang (56,67%) dan menurun sedang-berat 4 orang (13,33%). Dari ketiga parameter di atas terdapat 7 orang (23,33%) dengan semua pemeriksaan menunjukkan hasil yang normal. Terdapat 11 orang (36,67%) dari ke tiga hasil pemeriksaan menunjukkan penurunan fungsi kognitif dan penurunan indeks memori terutama pada mereka yang berusia di atas 45 tahun. Selanjutnya 10 orang (33,33%) dengan ke dua parameter pemeriksaan yang mengalami penurunan, serta 2 orang (6,67%) dengan satu parameter pemeriksaan mengalami penurunan memori. Berdasarkan kepustakaan, usia berhubungan dengan penurunan fungsi memori/daya ingat. Tapi pada penelitian ini kami menemukan responden usia kurang dari 40 tahun mengalami penurunan kognitif pada ke 3 parameter terutama fungsi atensi dan fungsi visuo spatial. Pemeriksaan MMSE terutama untuk menilai fungsi kognitif secara umum (fungsi atensi, bahasa,memori/daya ingat, visuo spatial dan fungsi eksekutif. Sedangkan MoCA Ina merupakan parameter untuk menilai gangguan fungsi kognitif dengan kekhususan fungsi atensi dan visuo spatial. Dari pemeriksaan Indeks memori secara QRMA, pemeriksaan MMSE dan pemeriksaan MoCA Ina, menunjukkan telah terjadi penurunan indeks memori pada karyawan yang umumnya berusia lebih dari 45 tahun, hal ini di pastikan akibat adanya sel neuron yang mengalami degeneratif akibat pengaruh stres oksidatif sehingga berpengaruh terhadap kualitas kesehatan secara keseluruhan.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.008 |
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".