PERBEDAAN KADAR ZINK SERUM PASIEN DIABETES \nMELITUS DENGAN NEUROPATI DAN TANPA NEUROPATI
Bibliographic record
Abstract
Latar Belakang : Diabetes melitus (DM) merupakan penyakit tidak menular \nyang memiliki tingkat morbiditas yang tinggi. Peningkatan progresif kadar \nglukosa darah pada DM dapat menyebabkan berbagai komplikasi, seperti \nneuropati diabetika. Kadar zink serum yang rendah merupakan salah satu faktor \nrisiko neuropati diabetika yang dapat dimodifikasi. Adanya perbedaan kadar zink \nserum pada pasien DM tipe 2 diduga berkaitan dengan kejadian neuropati \ndiabetika. \nTujuan : Menganalisis perbedaan kadar zink serum antara pasien DM dengan \nneuropati dan tanpa neuropati. \nMetode: Penelitian cross-sectional ini dilaksanakan di Rumah Sakit Nasional \nDiponegoro, Semarang pada bulan Juni-September 2017. Subjek penelitian yang \nberjumlah 26 orang adalah pasien DM tipe 2 yang diperiksa di Poli Saraf dan Poli \nPenyakit Dalam serta terbagi dalam 2 kelompok: pasien dengan neuropati dan \ntanpa neuropati. Diagnosis klinis neuropati menggunakan kuesioner Toronto \nClinical Scoring System (TCSS). Uji hipotesis yang dilakukan adalah Uji \nIndependent-T. \nHasil: Kadar zink serum pada kelompok pasien DM dengan neuropati (80,74 ± \n14,76 μg/dL) lebih rendah dibandingkan kelompok tanpa neuropati (107,07 ± \n19,87 μg/dL) dan perbedaan ini dianggap bermakna (p=0,001). Pada penelitian ini \nmemperhatikan variabel perancu seperti usia, jenis kelamin, lama menderita DM, \nkadar glukosa darah, riwayat hipertensi, dan merokok, namun tidak memiliki \npengaruh yang bermakna secara statistik (p=0,853; p=0,695; p=0,464; p=0,343; \np=0,395; p=0,919). Gejala neuropati yang paling umum didapatkan adalah rasa \nkesemutan dan kebal pada anggota gerak, sedangkan tanda neuropati yang paling \nbanyak ditemukan melalui pemeriksaan adalah hipoestesia dan hiporefleksia \ntungkai. \nKesimpulan: Terdapat perbedaan bermakna antara kadar zink serum pasien DM \ndengan neuropati dan tanpa neuropati. Kadar zink serum pada pasien DM dengan \nneuropati lebih rendah jika dibandingkan dengan tanpa neuropati. \nKata Kunci : Neuropati diabetika, kadar zink serum, TCSS
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; 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".