HUBUNGAN ANTARA STATUS GIZI DAN TINGKAT ASUPAN ZAT GIZI DENGAN SIKLUS MENSTRUASI PADA REMAJA PUTRI DI KECAMATAN KEDUNGBANTENG KABUPATEN BANYUMAS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Menstrual disorders often occur among adolescent girls. Menstrual disorder due to several factor including nutritional status, age, physical activity, nutrients intake, disease, stress and influence of cigarettes .
 
 Objective: To examined the association between nutritional status and level of nutrients intake with menstrual cycle among aldolescent in Distric Kedungbanteng Banyumas.
 
 Methods: Design research is analytic observation with cross sectional approach. Sampling technique used purposive sampling and obtained 69 respondent adolescent girls. The technique of data colelection used menstrual cycle questionnaire, antropometric, food recall 2x24 jam, food picture and food model.
 
 Result: There is 40.6% respondent have an abnormal menstrual cycle. Nutritional status (11.6%) classified abnormal. Energy intake (91.3%), carbohydrate (94.2%) protein intake (89.9%) and fat intake (85.5%) classified an abnormal. Based on analysis of Chi-Square test, there is a significant relation between fat intake with menstrual cycle (p=0.041).
 
 Conclusion: Fat intake associated with menstrual cycle..
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».