Pengetahuan Bidan Mempengaruhi Praktik Bidan dalam Konseling Pemeriksaan IVA pada Wanita Usia Subur
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTPeer Midwive Knowledge Influencing Practice in Counseling About Examination Visual Inspection Of Acetic Acid On Couple Women Of Childbearing Age; Cervical cancer is becoming a disease number two killer of women in Indonesia, after breast cancer, it is due to 95% of HPV virus (Human Papiloma Virus). HPV infection went unnoticed until the disease reaches an advanced stage. If cancer is found at an early stage can be cured completely with the method IVA (Visual Inspection Acetic Acid) easier, screening can be performed with a wider scope. Cervical cancer cases in the Kendal district was increased in 2009 (3,31%), in 2010 (3,77%), in 2011 (4,45%), while decreasing IVA inspection visit in 2010 (4,34%), 2011 (4,33%), 2012 (3,96%). Therefore midwife in addition to providing health services can also provide counseling realization of behavior IVA test inspection. The purpose of this research is to analyzed the relationship of knowledge midwives with practice in counseling about examination visual inspection of acetic acid on couple women of childbearing age. Methods and design research is quantitative descriptive explanatory with correlative and cross sectional approach, using sampling saturated with 60 respondents by midwife that have trained in the Kendal district. The results from 9 variables majority age ≥41 years =66,7%, educatin majority of DI and D III =78,3%, the majority of the working time ≥10 years = 95%, approximately 55% majority of the knowledge and counseling practice the majority 73,3%. Chi square test shows that the relationship between knowledge with practice in counseling about examination visual inspection of acetic acid on couple women of childbearing age p value 0,000. Midwives is expected to increase their knowledge, so that it can perform well counseled about IVA to couples of reproductive age want to do test IVA.Keywords: Midwives, Knowledge, Counseling Practice, IVA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».