The correlation between knowledge and intention with self-efficacy of pregnant women to attend antenatal care at healthcare
Notice bibliographique
Résumé
In Indonesia, the utilization of antenatal care at healthcare professionals was only 66%, and this figure dropped during a delivery. As much as 46% of pregnant women who attend antenatal care at healthcare professionals did not carry birth in healthcare facility. This study aims to explain the correlation between knowledge and intention with self-efficacy of pregnant women to get antenatal care. This was a quasi-experimental research with pre and post one group study. The samples included pregnant women in Balikpapan city, who had entered the second trimester of pregnancy. Sampling was carried out using simple random sampling technique by using a random number generator program is research randomizer to determine the group. Total sample was 20 pregnant women. The results showed that: 1) There was a significant correlation between knowledge and self-efficacy (p = .001); 2) There was a significant correlation between intentions and self-efficacy (p = .017). This study concluded that self-efficacy of pregnant women was high, the majority of pregnant women were not in the age of risk, pregnant women with high and average level of parity had a high knowledge. There were pregnant women who had high knowledge but did not get antenatal care from healthcare professionals. Most pregnant women had intention to attend antenatal care at healthcare professionals, but there were still pregnant women who attended antenatal care less than the prescribed standards that is at least four times during pregnancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».