Korelasi Angka Leukosit Dengan Skor Mini-Mental State Examination (MMSE) Dan Skor Montreal Cognitive Assessment Versi Indonesia (MoCA-INA) Pada Pasien Cedera Kepala
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Cedera kepala langsung maupun tidak langsung dapat mengakibatkan gangguan fungsi kognitif. Gangguan fungsi kognitif jangka panjang dan tidak dilakukan penanganan optimal dapat mempengaruhi kemandirian dan mengganggu aktifitas sehari-hari bahkan menyebabkan penurunan kualitas hidup. Penelitian ini dilkaukan untuk mengetahui gambaran angka leukosit, fungsi kognitif (skor MMSE dan skor MoCA-Ina) dan derajat cedera kepala pada pasien cedera kepala. Digunakan penelitian analitik observasional dengan desain potong lintang. Sampel penelitian adalah 49 pasien cedera kepala yang dirawat di ruang rawat neurologi RSUD Dr. Zainoel Abidin Banda Aceh. Pemilihan sampel menggunakan teknik consecutive sampling. Instrumen penelitian terdiri atas Mini-Mental State Examination (MMSE) dan Montreal Cognitive Assesment versi Indonesia (MoCA-INA). Uji hipotesis yang digunakan adalah uji Chi Square. Didapatkan hasil bahwa, sebanyak 28 pasien dengan angka leukosit >11.000/ µL (57,1%), 37 pasien dengan fungsi kognitif normal berdasarkan skor MMSE (75,5%), 47 pasien dengan gangguan fungsi kognitif ringan berdasarkan skor MoCA-Ina (47%), dan 22 pasien dengan cedera kepala berat (44,9%). Hasil penelitian ini menunjukkan tidak terdapat korelasi antara angka leukosit dengan skor MMSE (p= 0,675) dan skor MoCA-INA (p= 0,409). Secara umum dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan antara-angka leukosit dengan skor Mini-Mental State Examination (MMSE) dan skor Montreal Cognitive Assessment Versi Indonesia (MoCA-INA) pada pasien cedera kepala.
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.
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 | 0.007 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| 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 it