Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Latar belakang: Celah bibir dan lelangit merupakan anomali bawaan yang paling umumditemui pada regio kraniofasial yang belum diketahui dengan pasti penyebabnya. Padacelah bibir dan lelangit ditemukan adanya jembatan jaringan lunak pada beberapa pasiencelah bibir dan lelangit lengkap, yang dapat disebut dengan soft tissue band. Mekanismeterbentuknya soft tissue band ini belum diketahui dengan pasti. Jembatan jaringan lunakini dapat menghubungkan bagian lateral dan medial celah bibir atau nostril, beberapapada tepi alveolus yang. Soft tissue band memiliki 3 tipe utama yaitu tipe 1 band yangmenghubungkan bibir dengan bibir (Lip-to-lip/Simonart’s band), tipe 2 band yangmenghubungkan bibir dengan alveolus (Lip-to-alveolus/Oblique band), dan tipe 3 bandyang menghubungkan antar alveolus (Alveolus-to-alveolus/Alveolar band). Datamengenai soft tissue band pada pasien celah bibir dan lelangit di Indonesia masih sedikit,karena itu penulis berniat melakukan penelitian ini. Tujuan: Untuk mengetahuiprevalensi pasien celah bibir dan celah lelangit dengan soft tissue band berdasarkan sisicelah dan jenis band pada periode Januari 2013 – Desember 2016 di RSAB Harapan Kita.Metode: Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif retrospektif denganmenggunakan data sekunder berupa rekam medik klinik CLP RSAB Harapan kita periodeJanuari 2013 sampai dengan Desember 2016. Hasil: Uji Kappa Agreement menunjukkanhasil p>0,61. Terdapat 206 pasien celah bibir dan lelangit tercatat di RSAB Harapan Kitatahun 2013 – 2016. Dari 206 pasien terdapat 32 pasien (15,5%) dengan soft tissue band.Pada tahun 2013 terdapat 14 kasus (43,8%), pada 2014 terdapat 9 kasus (43,8%), pada2015 terdapat 7 kasus (21,9%), dan pada 2016 terdapat 2 kasus (6,3%). Soft tissue bandpaling banyak berada pada tipe celah unilateral yaitu 75% pasien dan celah bilateral 25%pasien. Pada tipe UCLP sebanyak 59,4% kasus pada tipe UCLA 15,6%, pada tipe BCLPterdapat 25%, dan pada tipe BCLA tidak ditemukan kasus soft tissue band. Berdasarkantipe band, 56,3% pasien dengan tipe Simonart’s band (bibir-ke-bibir) paling banyakditemukan, diikuti dengan tipe Oblique band (bibir-ke-alveolus) sebanyak 34,4% pasien,dan tipe Alveolar band (alveolus-ke-alveolus) sebanyak 9,4%. Berdasarkan variasinya,soft tissue band paling banyak ditemukan yaitu, ditutupi kulit sebanyak 90,6% kasus danjaringan mukosa 9,4%. Kesimpulan: Prevalensi soft tissue band pada periode tahun 2013sampai dengan 2016 di RSAB Harapan Kita mengalami penurunan jumlah kasus di setiaptahunnya.

---

Background: Cleft lip and palate is the most common congenital anomalies that affect

craniofacial region with the causes is not known for sure. In the cleft lip and palate, soft

tissue band were found in some patients with complete cleft lip and palate. The

mechanism of soft tissue band formation is not known for sure. This soft tissue band can

connect the lateral dan medial cleft lips or nostril, some on the alveolar ridge. Soft Tissue

band have 3 main types, type 1 band that connects lip with lip (Lip-to-lip/Simonart’s

band), type 2 band that connects lip with alveolus (Lip-to-alveolus/oblique band), dan

type 3 band connects between the alveolus (Alveolus-to-alveolus/Alveolar band). The

data regarding soft tissue band in cleft lip and palate patients in Indonesia is still small,

therefore the author wants to do this research. Objective: to determine the prevalence of

patients cleft lip and palate with the soft tissue band based on the side of the cleft and

type of the band in the period January 2013 to December 2016 at RSAB Harapan Kita.

Methods: This research is a retrospective descriptive study using secondary data in the

form of clinical medical records of CLP RSAB Harapan Kita period January 2013 to

December 2016. Results: The Kappa Agreement shows he result of p>0,61. There are

206 patients with cleft lip and palate were record at RSAB Harapan Kita in 2013 – 2016.

From 206 patients there were 32 patients (15,5%) with soft tissue band. In 2013 there

were 14 cases (43,8%), in 2014 there were 9 cases (43,8%), in 2015 there were 7 cases

(21,9%), and in 2016 there were 2 cases (6,3%). Soft tissue band is mostly in the type of

unilateral cleft, which is 75% of patients and bilateral cleft 25% of patients. In the UCLP

type there were 59,4% of cases, 15,6% of UCLA type, 25% of the BCLP type, and no

soft tissue band cases in the BCLA type. Based on band type, 56,3% of patients with

Simonart’s band (lip-to-lip) type were found the most, followed by Oblique band (lip-toalveolus)

type in 34,4% of patients, and Alveolar band (alveolus-to-alveolus) type in

9,4% patients. Based on the variation, soft tissue bands were mostly founds covered with

skin in 90,6% of cases and 9,4% of mucosa tissue. Conclusion: The prevalence of soft

tissue bands in the period 2013 to 2016 at RSAB Harapan Kita has decreased the number

of cases each year."

"Kesalahan kognisi dan metakognisi dalam proses penalaran klinis adalah faktor yang paling berperan pada terjadinya kesalahan diagnosis. Lesi jaringan lunak mulut merupakan lesi yang sulit dideteksi maupun didiagnosis dibandingkan dengan lesi karies. Tujuan: Tujuan penelitian ini menentukan intervensi yang paling efektif dalam meningkatkan akurasi deteksi dan diagnosis lesi jaringan lunak mulut. Metode penelitian: Penelitian ekperimental pada mahasiswa Fakultas Kedokteran Gigi Universitas Indonesia. Tahap persiapan adalah adaptasi lintas budaya dan pengembangan berbagai instrumen untuk mengukur faktor – faktor yang berperan pada penalaran klinis. Tahap Intervensi adalah mengukur akurasi deteksi dan diagnosis lesi jaringan lunak mulut sebelum dan sesudah intervensi penalaran reflektif dan pendekatan algoritme. Hasil: 44 mahasiswa, didominasi oleh mahasiswi semester satu. Validitas dan reliabilitas DTI dipertanyakan (Cronbach’s alpha 0,632) dan SMQ-II sangat baik (Cronbach’s alpha 0,923). Skor DTI subjek < 150 (75%). Motivasi subjek untuk belajar ilmu penyakit mulut termasuk tinggi (64.8±12.1) terutama pada domain motivasi karir. Faktor afektif subjek berada pada kategori positif. Kesalahan proses diagnosis yang sering terjadi adalah inakurasi bagian kritis dari riwayat penyakit (47.7%). Terdapat penurunan selisih akurasi deteksi dan diagnosis lesi jaringan lunak mulut antara ekaminator dan mahasiswa pada seluruh intervensi. Intervensi pendekatan algoritme meningkatkan sensitivitas akurasi deteksi (40%) dan diagnosis (55.84%) diagnosis utama (n=252 diagnosis).

---

Cognitive and metacognitive error in clinical reasoning was the most important factors regarding diagnostic error. Oral soft tissue lesion was considered as hard to detect/diagnose compared to carious lesion. The objectives of this study are to determine interventions which most effective in increasing the oral soft tissue lesion detection and diagnosis. Method: Experimental study on Faculty of Dentistry Universitas Indonesia student. The preparation phase comprises cross cultural adaptation and instrument development. The intervention phase measure oral soft tissue lesion detection and diagnosis before and after the reflective reasoning and diagnostic algorithm approach. Result: 44 subjects mostly the first semester dentist profession program female student. Validity and reliability of DTI was questionable (Cronbach’s alpha 0,632) while SMQ-II was excellent (Cronbach’s alpha 0,923). DTI score was < 150 (75%). Subjects’ motivation in learning oral medicine was high (64.8±12.1) particullary on career domain. The diagnostic process error mostly on Inaccurate/misinterpreted critical piece of history data (47.7%). There was a reduction on the difference amount of oral soft tissue lesion detection and diagnosis accuracy between examinator and student on all intervention. However, the diagnostic algorithm approach increasing the oral soft tissue lesion detection (40%) and diagnosis (55.84%) of the adjuvant diagnosis (n= 252 diagnosis)"

"Studi ini merupakan Evaluasi Pelaksanaan Program Petani dan Nelayan Go Online yang telah dirancang oleh Kementerian Komunikasi dan Informasi (KOMINFO) dan dikelola oleh pengembang aplikasi petani dan nelayan. Studi ini menggunakan analisis CIPP (Contex, Input, Process, And Product) dengan Soft Systems Methodology. Program Petani dan Nelayan Go Online merupakan dukungan Pemerintah Indonesia dalam sektor Pertanian dan Perikanan yang menggunakan teknologi ekonomi digital. Tujuan penelitian yaitu untuk melihat dampak yang dihasilkan dari pemakaian aplikasi pada Petani dan Nelayan. Dalam pelaksanaan Program Petani dan Nelayan Go Online terdapat ketidaksesuaian konsep program antara penyelenggara dan pengelola program kemudian berdasarkan aspek pemberdayaan. Keberlanjutan pelaksanaan program diinginkan oleh Petani dan Nelayan agar kegiatan pemberdayaan tetap dapat terlaksana. Pendekatan yang dilakukan adalah paradigma interpretatif untuk dapat memahami dan menganalisis seluruh pihak yang terkait dalam Program Petani dan Nelayan Go Online untuk mendukung evaluasi program.

---

This study is an evaluation of the implementation of the Go Online Farmer and Fisherman Program that has been designed by the Ministry of Communication and Information (KOMINFO) and is managed by a farmer and fisherman application developer. This study uses CIPP analysis (Contex, Input, Process, And Product) with Soft Systems Methodology. The Go Online Farmer and Fisherman Program is the support of the Indonesian Government in the Agriculture and Fisheries sector that uses digital economy technology. The research objective is to see the impact resulting from the use of the application on farmers and fishermen. In the implementation of the Go Online Farmer and Fisherman Program, there is a mismatch in the program concept between the organizer and the program manager based on the aspect of empowerment. Farmers and fishermen want the sustainability of program implementation so that empowerment activities can still be carried out. The approach taken is an interpretive paradigm to be able to understand and analyze all parties involved in the Go Online Farmers and Fishermen Program to support program evaluation."

"Celah bibir dengan atau tanpa celah langit-langit merupakan salah satu kelainan kongenital yang memengaruhi regio orofasial. Kelainan ini merupakan cacat lahir orofasial yang paling sering terjadi dengan prevalensi 1:700. Pada beberapa pasien dengan celah bibir dan langit-langit komplit, dapat ditemukan suatu jembatan jaringan lunak yang dapat menghubungkan tepi medial dan lateral dari celah bibir atau nostril, bibir dengan prosesus alveolaris, ataupun menghubungkan prosesus alveolaris yang terpisah, yang biasa disebut dengan soft tissue band. Mekanisme terbentuknya band ini belum diketahui secara pasti. Terdapat tiga tipe soft tissue band, tipe 1 yaitu band yang menghubungkan bibir dengan bibir (band Simonart); tipe 2 band yang menghubungkan bibir dengan alveolar (band oblique); dan tipe 3 band yang menghubungkan antar prosesus alveolar (band alveolar). Penelitian mengenai soft tissue band pada kasus celah bibir dan langit-langit di Indonesia masih sangat sedikit, sehingga penelitian deskriptif retrospektif ini bertujuan untuk mengetahui distribusi frekuensi soft tissue band pada pasien celah bibir dan langit-langit berdasarkan tipe celah di RSAB Harapan Kita periode Januari 2010 Desember 2012. Analisis dilakukan pada 296 rekam medik. Dari 296 pasien celah bibir dan langit langit di RSAB Harapan Kita tahun 2010-2012, ditemukan 30 kasus soft tissue band (10,1%). Pada tahun 2010 terdapat 6 kasus, tahun 2011 terdapat 10 kasus, dan tahun 2012 terdapat 14 kasus. Soft tissue band lebih sering ditemukan pada pasien dengan celah unilateral (10,3%) dibanding pasien dengan celah bilateral (9,5%). Sebanyak 9 kasus soft tissue band ditemukan pada celah bibir dan langit langit unilateral sisi kiri. Berdasarkan tipenya, soft tissue band paling banyak ditemukan pada tipe Simonart (bibir ke-bibir) yaitu 18 kasus (60%), tipe oblique(bibir ke-alveolus ditemukan 10 kasus 33,3%, dan tipe band alveolar alveolus ke-alveolus) ditemukan 2 kasus 6,7%. Berdasarkan variasinya, sebanyak 21 kasus soft tissue band tertutup oleh kulit 70% dan 9 kasus hanya berupa jaringan mukosa atau yang disebut varian subklinis 30%."

"Soft Tissue Tumor atau tumor jaringan lunak adalah suatu benjolan atau pembengkakan abnormal yang disebabkan pertumbuhan sel baru. Tumor jaringan lunak dapat terjadi di seluruh bagian tubuh mulai dari ujung kepala sampai ujung kaki. Penyakit tersebut dapat terjadi disemua kelompok umur. Menurut beberapa dokter setiap benjolan/tumor yang ada haruslah diperiksa sejak dini sehingga pasien dapat mendapatkan pengobatan yang tepat dan tidak terjadinya perkembangan kanker. Pada penelitian ini, metode machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasi soft tissue tumor. Dengan data Soft Tissue Tumor yang memiliki beragam fitur, maka akan direduksi dengan seleksi fitur signal to noise ratio. Pada penelitian ini, penyakit Soft Tissue Tumor dideteksi dengan mengklasifikasikan pasien tersebut mengidap Soft Tissue Tumor atau tidak menggunakan Deep Neural Network dengan implementasi metode seleksi fitur signal to noise ratio dan akan dibandingkan nilai akurasi klasifikasi yang dihasilkan dari Deep Neural Network tanpa seleksi fitur dan Deep Neural Network dengan seleksi fitur signal to noise ratio. Data yang diperoleh berjumlah 76 data dengan total 17 fitur. Diperoleh hasil bahwa akurasi menggunakan seleksi fitur lebih tinggi dibandingkan tanpa seleksi fitur. Metode klasifikasi mendapat akurasi tertinggi pada jumlah fitur 14.

---

Soft tissue tumor is an abnormal lump or swelling caused by the growth of new cells. They can occur in all parts of the body from head to toe. Some types of this disease are more common in children, while some others are more common in adults. Though initially benign, this tumor can become aggressive if not treated. The more the tumor has invaded nearby tissues, the harder it is to completely remove. Sometimes, patients underestimate lumps because there are no distinctive clinical signs between malignant and benign tumors. Therefore, doctors suggest patients to immediately examine any existing lump so that it can be treated early and not develop into cancer. The usage of machine learning method to classify the diagnosis is very beneficial. High-dimensional soft tissue tumor data will be reduced using signal to noise ratio feature selection method. In this study, soft tissue tumor disease is detected by classifying soft tissue tumor patients and non-patients data using Deep Neural Network with the implementation of signal-to-noise feature selection. The accuracy will then be compared to Deep Neural Network classification without the implementation of feature selection. The data obtained amounted to 76 data with a total of 17 features. It is found that the accuracy of Deep Neural Network with feature selection is higher compared to the one without feature selection. The highest accuracy result is obtained with the use of 14 features."