Hubungan antara Kejadian Nyeri Kepala Primer dengan Kejadian Insomnia pada Mahasiswa Tingkat Akhir Fakultas Keperawatan Universitas Riau
Bibliographic record
Abstract
Pendahuluan: Nyeri kepala primer dan insomnia merupakan dua keluhan yang sering dijumpai pada remaja khususnya pada mahasiswa tingkat akhir. Nyeri kepala menjadi suatu permasalahan yang akan timbul pada mahasiswa, yang diakibatkan oleh tekanan emosional (stres, depresi, panik), sehingga dapat menyebabkan berkurangnya kualitas tidur dapat timbulnya gangguan tidur salah satunya seperti insomnia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara kejadian nyeri kepala primer dengan kejadian insomnia pada mahasiswa tingkat akhir Fakultas Keperawatan Universitas Riau. Metode: Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif menggunakan metode penelitian deskriptif korelasional dengan pendekatan cross sectional. Sampel penelitian berjumlah 142 responden yang diambil berdasarkan kriteria inklusi menggunakan teknik total sampling. Alat pengumpul data menggunakan Headache Intake Questionnaire, Cleaveland Clinic Canada untuk mengukur nyeri kepala primer dan kuesioner KSPBJ - Insomnia Rating Scale untuk mengukur insomnia. Analisa data menggunakan uji chi square dengan α = 0,05. Hasil: Analisis univariat didapatkan 67 responden mengalami nyeri kepala migrain (47,2%), 56 responden mengalami nyeri kepala tipe tegang atau tension type headache (TTH) (39,4%), dan 79 responden mengalami insomnia ringan (55,6%). Hasil uji statistik chi square didapatkan p value 0,025 (p 0,05). Kesimpulan: Terdapat hubungan antara kejadian nyeri kepala primer dengan kejadian insomnia pada mahasiswa tingkat akhir Fakultas Keperawatan Universitas Riau.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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; 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".