Hubungan Indeks Massa Tubuh (Imt) Dengan Keluhan Nyeri Pada Pasien Low Back Pain Di Rumah Sakit Umum Daerah Aceh, Indonesia
Bibliographic record
Abstract
Low back pain atau nyeri punggung bawah adalah salah satu gangguan muskuloskeletal serta penyebab utama terjadinya kecacatan nomor dua di dunia, Hal ini cenderung sangat umum terjadi pada pasien sehat dengan berbagai gangguan kesehatan ataupun komplikasi penyakit yang berbeda-beda (komorbiditas) sehingga menyebabkan seseorang sulit untuk melaksanakan aktivitas sehari-hari dengan normal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan karakteristik dan kondisi komorbiditas dengan kejadian low back pain.Materials and Methods: Desain penelitian ini adalah Cross Sectional Study. Data dikumpulkan dari 237 responden yang dipilih dengan teknik non probability sampling dengan teknik convenience sampling. Alat pengumpulan data dalam penelitian ini terdiri dari kuesioner International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), Depression Anxiety and Stress Scale-21 (DASS-21), Self Administered Comorbidity Questionnaire (SCQ), Short Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) dan kuesioner faktor fisik yang sudah diuji validitas dengan nilai r tabel (0,632) dan reliabilitas dengan nilai Cronbach Alpha > 0,6. Analisa data menggunakan uji Chi Square.Results: Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada hubungan yang signifikan antara indeks massa tubuh (IMT) dengan nyeri pada pasien dengan low back pain (p=0,009).Conclusion: IMT merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi terjadinya nyeri low back pain pada pasien yang umumnya bisa disebabkan akibat peningkatan berat badan sehingga berkontribusi dalam peningkatan beban fisiologis dan mekanis pada jaringan.
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 | 0.001 |
| 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) | 0.012 | 0.002 |
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".