Hubungan Hipertensi Dengan Gangguan Fungsi Kognitif Pada Lansia Di Wilayah Kerja Puskesmas Padang Kandis Kabupaten Lima Puluh Kota
Bibliographic record
Abstract
Salah satu indikator keberhasilan pembangunan kesehatan di Indonesia adalah meningkatnya Angka Harapan Hidup (AHH). Hal ini mengakibatkan peningkatan jumlah penduduk lanjut usia (lansia). Lansia akan mengalami proses menua yaitu berkurangnya cadangan fisiologis tubuh dan meningkatnya kerentanan penyakit. Salah satunya yaitu hipertensi. Selain itu, penuaan juga mempengaruhi fungsi kognitif. Hipertensi dan hiperkolesterolemia merupakan faktor risiko utama penyebab gangguan fungsi kognitif. \nJenis penelitian ini adalah analitik observasional dengan desain potong lintang (cross sectional). Subjek penelitian ini ialah lansia yang tinggal di wilayah kerja Puskesmas Padang Kandis yang memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi. Instrumen yang digunakan pada penelitian ini adalah sphygmomanometer digital, stetoskop dan kuesioner Montreal Cognitive Assessment versi Indonesia (MoCA-Ina). Analisis data ini menggunakan SPSS dengan uji chi-square. Hasil penelitian diperoleh terdapat 31 lansia yang menderita hipertensi(59,6%) dan 18 lansia yang mengalami gangguan fungsi kognitif(34,6%). Dari 31 lansia yang menderita hipertensi terdapat 12 lansia yang mengalami gangguan fungsi kognitif(57,1%) dan 9 lansia memiliki fungsi kognitif normal(42,3%). Hasil uji statistik menunjukkan p-value = 0,005 (<0,05) dan nilai Odds Ratio (OR) = 5,556 (OR >1). Kesimpulan dari penelitian ini adalah terdapat hubungan yang bermakna antara hipertensi dengan gangguan fungsi 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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".