Peer Group Support untuk Menurunkan Tingkat Depresi pada Lansia di UPT PSLU Blitar
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia has entered an era where the population structure is elderly and estimated that in 2020 the number of elderly reach 28.8 million (11.34%) peoples with a life expectancy of 71.1 years old. As people getting old, aging and physical changes are unavoidable. This changes can lead to mental disorders. Depression is one of the many common mental disorders in the elderly due to aging. Based on data in Canada, 5-10% of elderly living in the community are depressed, while those living in the institutional environment of 30-40% have depression and anxiety. One effort that can be done to deal with depression in the elderly is to use intervention Peer Group Support. Methods: This research used Pre-Experiment with the one group pre-post test design. The total sample was 30 respondents taken by purposive sampling. The data were analyzed by Paired T Test,with significance value of 0.05. Results:based on test result of the paired t test, there was differences in level of depression before and after peer group support (p=0,001). Discussion:with the provision of peer group support interventions,it could reduce the level of depression in the elderly at UPT PSLU Blitar.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».