GAMBARAN IBU BERSALIN YANG MENGALAMI PRE-EKLAMPSIA BERAT
Notice bibliographique
Résumé
Penyebab langsung kematian ibu adalah perdarahan (30%), eklamsi (25%), partus lama (5%), komplikasi abortus (8%), dan infeksi (12%). Preeklampsi berat adalah suatu komplikasi kehamilanyang ditandai dengan timbulnya hipertensi 160/110 mmHg atau lebih disertai proteinuria pada umurkehamilan 20 minggu atau lebih. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran ibubersalin yang mengalami preeklamsi berat di RSUD dr. H. Abdul Moeloek Bandar Lampung tahun2020. Jenis penelitian ini adalah Deskriftif, subjek penelitin yaitu seluruh ibu berrsalin yangmengalami preeklamsi berat, sedangkan objek penelitiannya adalah gambaran ibu bersalin yangmengalami preeklampsia berat. Populasidalam penelitian ini yaitu 258 orang dan seluruh jumlahpopulasi dijadikan sampel penelitian. Alat pengumpulan data dalam penelitian ini berupa formatpengumpulan data, analisis data penelitian ini adalah analisis univariat dengan distribusi frekuensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ibu bersalin yang mengalami PEB di RSUD AbdoelMoeloek Tahun 2015 mayoritas adalah ibu yang berusia 20-35 tahun 155 ibu (60,1%), paritasmultipara sebanyak 150 ibu (58,1%),ibu yang mempunyai riwayat preeklamsi sebanyak 188 ibu(72,9%), ibu yang tidak mengalami distensi rahim 206 ibu (79,8%). Kesimpulan ibu bersalin yang mengalami preeklamsia berat di RSUD Dr. H Abdoel MoeloekBandar Lampung tahun 2020 mayoritas adalah ibu yang berusia 20-35, paritas multipara, ibu yangmempunyai riwayat preeklamsi, dan ibu yang tidak mengalami distensi rahim. Disarankan kepada ibuhamil untuk rutin memeriksakan kehamilannya setiap bulan sesuai jadwal dan memeriksakan tekanandarahnya agar mendapat pengobatan dan mendeteksi komplikasi sedini mungkin.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,007 |
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 ».