Pengaruh Tingkat Depresi Terhadap Fungsi Kognitif Pada Lansia
Bibliographic record
Abstract
Depresi merupakan gangguan kesehatan mental yang dialami oleh lansia dan dapat menyebabkan gangguan fungsi kognitif. Gangguan fungsi kognitif merupakan permasalahan yang dapat mengganggu aktivitas sehingga menurunkan kualitas hidup dari lansia. Menjaga kualitas hidup agar tetap produktif menjadi tanggung jawab yang penting dalam menyikapi peningkatan populasi lansia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh tingkat depresi terhadap fungsi kognitif pada lansia. Jenis penelitian menggunakan studi analitik observasional dengan desain cross-sectional. Data primer diperoleh melalui wawancara pada 56 lansia yang berusia ≥ 60 tahun menggunakan kuesioner GDS (Geriatric Depression Scale) untuk mengukur depresi dan MoCA-Ina (Montreal Cognitive Assessment versi Indonesia) untuk menilai fungsi kognitif. Analisis data menggunakan uji chi-square menunjukkan adanya pengaruh yang sangat signifikan antara tingkat depresi terhadap fungsi kognitif pada lansia dengan nilai p <0,001. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa depresi menjadi faktor risiko penting terhadap penurunan fungsi kognitif pada lansia. Oleh karena itu, pengelolaan depresi yang tepat dapat membantu meminimalkan risiko gangguan kognitif pada lansia. Penelitian ini dapat menjadi latar belakang untuk membuka wawasan baru dalam upaya perawatan kesehatan mental dan kognitif pada 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 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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.010 | 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".