EFEKTIFITAS PEMBERIAN WEDANG JAHE TERHADAP FREKUENSI MUAL DAN MUNTAH PADA IBU HAMIL TRIMESTER I DI KABUPATEN BENGKULU UTARA TAHUN 2017
Notice bibliographique
Résumé
Emesis gravidarum is a usual complaint that is often experienced by the first trimester pregnant women, and coul develop become hyperemesis gravidarum thus increasing the risk of pregnancy. Ginger is kind of herbs which has been known to prevent nausea vomiting. The purpose of this study is the effectiveness of giving wedang ginger to the frequency of nausea and vomiting in pregnant women trimester I. The design of this research is Quasi experiment with One Group Pre test-Post test design. The sampling technique used purposive sampling with the sample of 10 first trimester pregnant women who experience emesis gravidarum. This research was conducted at Work Area of Air Lais Puskesmas of North Bengkulu Regency on January 5, 2018 until February 6, 2018. Analysis of difference of frequency of nausea vomiting before and after intervention using Paired Sample T-Test. The results of this study indicate the average frequency of nausea vomiting pregnant women trimester I before given wedang ginger of 9.30. While the average frequency of nausea vomiting trimester pregnant women I after given ginger wedang of 4.50. The result of bivariate analysis showed that there was difference of mean of nausea vomiting frequency before and after intervention of wedang ginger equal to 4,80 with p = 0.000. Expected for the community can take advantage of ginger wedang as an alternative treatment before using antiemetic drugs, and can process other variants of ginger plants that can be used to lower the emesis gravidarum frequency.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,019 | 0,001 |
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 ».