ANALISIS INPUT (MAN AND METHOD) PELAKSANAAN ANC DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS IV KOTO
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis input pelaksanaan ante natal care (ANC) diwilayah kerja Puskesmas Kecamatan IV Koto Kabupaten Agam, karena sesuai dengan penelitian sebelumnya Lydia (2016) dalam penelitian di wilayah kerja Puskesmas IV Koto menemukan ANC tidak berkualitas atau tidak sesuai dengan standar pelayanan ANC terpadu Permenkes No 97 Tahun 2014 adalah penyebab utama kejadian abortus yang terus meningkat diwilayah itu. Penelitian ini menggunakan desain penelitian kualitatif dengan pendekatan sistem, pengumpulan data menggunakan tehnik triangulasi sumber dan analisa data menggunakan Huberman model. Hasil penelitian menemukan bahwa tenaga kesehatan / Sumber daya kesehatan masih ada yang belum mampu memberikan pelayanan sesuai dengan standar (ANC terpadu). Kesimpulan Analisis input (man and methode) pelaksanaan ANC di wilayah kerja puskesmas Kecamatan IV Koto masih ada tenaga kesehatan yang belum mencapai kualitas yang diharapkan, ini disebabkan oleh tahun lama kerja sangat mempengaruhi seseorang dalam memberikan pelayanan ANC tidak sesuai dengan SOP yang tersedia, untuk itu butuh bimbingan teknis dari dinas kesehatan untuk menjamin kualitas pelayanan yang diberikan.
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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 | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,020 |
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 ».