PENURUNAN FUNGSI KOGNITIF MEMPENGARUHI TERJADINYA PENINGKATAN RESIKO JATUH PADA LANSIA DI DESA SUMERTA: STUDI CROSS-SECTIONAL
Bibliographic record
Abstract
Pendahuluan: Jatuh merupakan kejadian yang sering dialami oleh lansia. Salah satu penyebab peningkatan resiko jatuh pada lansia adalah adanya penurunan fungsi kognitif yang terjadi karena adanya proses degeneratif. Fungsi kognitif ini dibutuhkan oleh lansia untuk melakukan tugas, seperti: atensi, psikomotor, memori, visuospasial, bahasa, dan fungsi eksekutif. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hubungan dan arah hubungan antar kedua variabel pada lansia di Desa Sumerta, Denpasar Timur, Bali.
 Metode: Metode penelitian yang digunakan adalah observasional analitik dengan pendekatan cross-sectional yang dilakukan di wilayah Banjar Ketapian Kelod, Desa Sumerta pada bulan Desember 2021 secara offline dengan menerapkan protokol kesehatan Covid-19. Simple random sampling merupakan Teknik sampling yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan jumlah sampel sebanyak 59 sampel. Variabel dependen yang diukur adalah resiko jatuh menggunakan Timed Up and Go Test (tes TUG). Variabel independent yang diukur adalah fungsi kognitif dengan alat ukur Montreal Cognitive Assesment versi Indonesia (MoCA-Ina). Uji bivariat spearman rank correlation digunakan dalam menganalisis hubungan fungsi kognitif terhadap resiko jatuh pada lansia di Desa Sumerta.
 Hasil: Hasil analisis data menunjukkan bahwa adanya hubungan yang signifikan antara nilai fungsi kognitif dan nilai resiko jatuh pada lansia di Desa Sumerta sebesar 0,000 (p< 0,01) dan nilai correlation coefficient negatif, yaitu -0,681 menunjukkan arah hubungan kedua variabel bersifat negatif atau tidak searah.
 Simpulan: Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara fungsi kognitif dengan risiko jatuh pada lansia di Desa Sumerta, dan arah korelasinya adalah negatif atau tidak searah.
 
 Kata Kunci: MoCA-Ina, Tes TUG, fungsi kognitif, resiko jatuh, lansia
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.005 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".