HUBUNGAN GANGGUAN KOGNITIF DENGAN DEPRESI DAN AKTIVITAS PENYAKIT PASIEN LUPUS ERITEMATOSUS SISTEMIK
Bibliographic record
Abstract
Lupus eritematosus sistemik (LES) adalah suatu penyakit inflamasi kronis yang mempengaruhi banyak organ termasuk sistem saraf pusat. Prevalensi gejala neuropsikiatri berupa gangguan kognitif pada pasien masih cukup tinggi. Gangguan kognitif pada domain memori, eksekutif, dan atensi akan menyebabkan pasien LES mengalami depresi. Pasien LES yang mengalami depresi akan menyebabkan hasil pengobatan yang buruk. Gangguan kognitif juga berhubungan dengan aktivitas penyakit LES. Tujuan penelitian ini menganalisis hubungan gangguan kognitif dengan depresi dan peningkatan aktivitas penyakit pasien LES. Metode penelitian ini observasi cross sectional. Subjek penelitian ialah 82 pasien LES di RSUP Dr. Kariadi, Semarang. Instrumen penelitian menggunakan Beck Depression Inventory II (BDI-II) untuk depresi, Montreal Cognitive Assessment (MocA-Ina) untuk gangguan kognitif, dan Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index (SLEDAI) untuk aktivitas penyakit. Hasil menunjukkan prevalensi gangguan kognitif pada subjek penelitian adalah 64,6% dengan domain memori paling sering terganggu. Prevalensi depresi sebesar 57,3%. Proporsi pasien gangguan kognitif dengan depresi lebih banyak (62,3%) dibandingkan tanpa depresi. Aktivitas penyakit berat memiliki prevalensi paling tinggi yakni 54,4%. Gejala aktivitas penyakit paling sering didapatkan ialah alopesia dan artirtis (65,9%). Tidak terdapat hubungan yang bermakna antara gangguan kognitif dengan depresi (p = 0,151). Terdapat hubungan yang bermakna antara gangguan kognitif dengan aktivitas penyakit LES (p = 0,009). Domain kognitif berhubungan dengan aktivitas penyakit LES (p = 0,02). Kesimpulan penelitian ini tidak terdapat hubungan yang bermakna antara gangguan kogntif terhadap depresi pada pasien LES dan terdapat hubungan yang bermakna antara gangguan kognitif dengan aktivitas penyakit pasien LES.
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 | 0.000 | 0.001 |
| 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 | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".