Analisis Konsep Kurang Tidur sebagai Pemicu Hipertensi dan Microsleep: Pendekatan Concept Analysis
Bibliographic record
Abstract
Kurang tidur merupakan masalah kesehatan masyarakat global yang berdampak signifikan terhadap fungsi kardiovaskular dan neurologis. Durasi tidur yang tidak adekuat (<7 jam/malam) terbukti meningkatkan risiko hipertensi dan microsleep, dua kondisi yang berimplikasi serius terhadap keselamatan dan kesejahteraan. Pemahaman konseptual yang komprehensif diperlukan untuk mengklarifikasi atribut, anteseden, serta konsekuensi kurang tidur dalam konteks praktik keperawatan. Penelitian ini menggunakan pendekatan concept analysis berdasarkan kerangka Walker dan Avant. Pencarian literatur dilakukan secara sistematis melalui tiga basis data utama—PubMed, ScienceDirect, dan Google Scholar—pada periode September hingga November 2024, dengan kombinasi kata kunci “sleep deprivation”, “short sleep duration”, “hypertension”, dan “microsleep”. Dari 287 artikel yang ditemukan (95 PubMed, 112 ScienceDirect, 80 Google Scholar), sebanyak 45 artikel memenuhi kriteria inklusi setelah proses skrining bertahap (title/abstract, full-text), eliminasi duplikasi, dan penilaian kualitas menggunakan Newcastle–Ottawa Scale serta AMSTAR 2. Analisis mengidentifikasi empat atribut utama kurang tidur, yaitu durasi tidur inadekuat, ketidaksesuaian fisiologis, pola temporal akut atau kronis, dan akumulasi sleep debt. Anteseden utama mencakup faktor okupasional, perilaku, dan lingkungan. Kurang tidur berkontribusi terhadap peningkatan risiko hipertensi sebesar 20–32% melalui aktivasi simpatis dan disregulasi aksis HPA, serta meningkatkan frekuensi microsleep setelah 17–19 jam terjaga. Kurang tidur merupakan faktor risiko yang dapat dimodifikasi dengan implikasi klinis signifikan pada kesehatan kardiovaskular dan keselamatan. Temuan ini menegaskan pentingnya peran perawat dalam deteksi dini, edukasi higiene tidur, dan pengembangan intervensi multi-level berbasis bukti untuk pencegahan dan pengelolaan risiko.
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 | 0.034 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".