Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Latar Belakang: Obesitas merupakan faktor risiko utama osteoartritis (OA). Penelitian terdahulu mendapatkan bahwa faktor mekanik saja tidak cukup untuk menjelaskan hubungan kejadian OA dengan obesitas. Leptin diduga berperan dalam proses destruksi kartilago pada OA. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat adakah korelasi antara leptin serum dengan COMP dan dengan lebar celah sendi tibiofemoral medial. Metode: Penelitian ini merupakan studi potong lintang pada penderita OA yang berobat di poliklinik Reumatologi RSCM dalam periode Juni-Juli 2014. Pengambilan sampel dilakukan dengan metode consecutive sampling. Diagnosis OA lutut berdasarkan kriteria American College of Rheumatology (ACR) 1896. Dilakukan pemeriksaan leptin dan COMP serum dengan metode ELISA. Pemeriksaan radiologi kedua lutut dilakukan dengan posisi antero-posterior pada pasien yang berdiri tegak. Kemudian dilakukan pengukuran lebar celah sendi tibiofemoral medial oleh ahli radiologi, Analisa statistik bivariat digunakan mendapatkan korelasi antara leptin dengan COMP dan dengan lebar celah sendi tibiofemoral medial. Hasil: Sebanyak 51 subjek memenuhi kriteria inklusi penelitian, 45 orang (88,2%) adalah wanita. Rerata kadar leptin didapatkan 38119,45 ± 21076,09 pg/ml. Nilai median COMP adalah 805,3(144,1-2241)ng/ml dan rerata lebar celah sendi tibiofemoral medial 3,73 ± 1,58 mm. Pada analisa bivariat tidak ditemukan korelasi antara leptin dan COMP ( r = 0,043, p= 0,764) dan juga antara leptin dengan lebar celah sendi tibiofemoral medial( r = -0,135, p = 0,345). Pada subjek dengan lama sakit > 24 bulan didapatkan korelasi negatif kuat antara leptin dengan lebar celah sendi tibio femoral medial ( r = 0,614, p = 0,015). Simpulan: Tidak didapatkan korelasi antara leptin dan COMP pada penelitian ini. Penelitian ini juga tidak mendapatkan korelasi antara leptin dengan lebar celah sendi tibiofemoral medial pada pasien OA lutut dengan obesitas.

---

ABSTRACT
Background: Obesity is a well-recognized risk factor for osteoarthritis. However, the relationship between obesity and OA may not simply due to mechanical factor. Increasing evidence support the role of leptin in OA cartilage destruction. The objective of this study was to examine the possible correlation between leptin serum with COMP and medial joint space width in knee OA with obesity. Methods: This study was a cross sectional study in OA patients visiting Rheumatology outpatient clinic in Cipto Mangunkusumo Hospital between June- July 2014. Samples were collected using consecutive sampling method. Knee OA was diagnosed from clinical and radiologic evaluation based on American College of Rheumatology 1986 criteria. Serum was collected from 51 knee OA patients, serum leptin and COMP were measured by ELISA. Antero-posterior radiographs of the knee have been taken in weight bearing position, and then the radiologist measured the minimum medial joint space width. The correlation between leptin and same variables, such as COMP and tibiofemoral medial minimum joint space width were analized by bivariate analysis. Results: Fifty one subjects met the inclusion criteria, with 45 (88,2%) are women. Mean of Leptin was 38119,45 (SD 21076,09). Median of COMP was 805,3(144,1-2241) and mean of minimum joint space width was 3,73 (SD1,58) mm. In bivariate analysis we found no correlation between leptin and COMP ( r = 0,043, p= 0,764) and also between leptin and medial joint space width ( r = - 0,135, p = 0,345).Cluster analysis for the subject with disease onset >24 month showed strong negative correlation between leptin and tibiofemoral medial minimum joint space width (r = 0,614, p = 0,015). Conclusion: There was no correlation between leptin and COMP in this study. This study also showed that there was no correlation between leptin and medial tibiofemoral joint space width in knee OA with obesity.

Abstrak :
Pergerakan robot dalam pertunjukan atau pameran robot seringkali terlihat tidak alami karena robot harus dikendalikan dengan tombol dari perangkat tertentu, misalkan joystick dan papan tombol. Dalam penelitian ini akan dibahas perancangan pergerakan robot berdasarkan pergerakan tangan manusia menggunakan sensor Myo Armband. Pergerakan robot yang disesuaikan dengan pergerakan tangan akan membuat kesan robot digerakkan secara alami. Penelitian ini menggunakan nilai IMU yang mewakili posisi tangan dan nilai EMG yang selanjutnya dikonversikan ke postur tangan untuk menggerakkan robot. Pengolah data yang digunakan adalah Arduino Mega yang tehubung dengan Myo Armband dengan koneksi Bluetooth dan terhubung ke robot dengan menggunakan modul 32-channel servo controller. Hal ini menjadi suatu kelebihan dalam rancang bangun karena tidak dibutuhkan perantara berupa PC atau smartphone untuk pengambilan data. Dari rancang bangun yang sudah dibuat, didapat hasil bahwa robot dapat bergerak sesuai dengan perintah hasil olahan data pergerakan tangan. Robot dapat digerakkan ke posisi dasar (atas, bawah, tengah, kiri, kanan) dan dikombinasikan dengan postur tangan untuk menggerakkan penggenggam ke posisi mengunci dan melepas benda. Melalui kombinasi ini juga robot digerakkan melalui pergerakan pada sumbu kartesian (task-space) dan pergerakan sudut masing-masing servo (joint-space).

---

The movement of robots in a robot show or exhibition often looks unnatural because the robot must be controlled with buttons from certain devices, for example joysticks and keyboards. In this study we will discuss the design of robot movements based on human hand movements using the Myo Armband sensor. The movement of the robot that is adjusted to the movement of the hand will make the impression of the robot being moved naturally. This study uses the IMU value that represents the hand position and the EMG value which is then converted to the hand posture to move the robot. The data processor used is Arduino Mega which connects with Myo Armband with a Bluetooth connection and is connected to a robot using a 32-channel servo controller module. This becomes an advantage in the design of the build because it is not needed an intermediary in the form of a PC or smartphone for data retrieval. From the design that has been made, the results obtained that the robot can move in accordance with the command processed by hand movement data. Robots can be moved to the basic position (up, down, center, left, right) and combined with hand postures to move the gripper to the position of locking and releasing objects. Through this combination, robots are also moved through movement on the cartesian axis (task space) and the angular movement of each servo (joint space).