HUBUNGAN KEJADIAN KECACINGAN TERHADAP ANEMIA DAN KEMAMPUAN KOGNITIF PADA ANAK SEKOLAH DASAR DI KELURAHAN BANDARHARJO, SEMARANG
Notice bibliographique
Résumé
Latar Belakang : Penyakit infeksi yang umum terjadi di daerah tropis dan sub-tropis adalah kecacingan. Indonesia memiliki angka prevalensi kecacingan sebesar 45%-65%. Kecacingan dapat mengakibatkan anemia, penurunan status gizi, pertumbuhan terahambat, hingga penuruan kemampuan kognitif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan kejadian kecacingan dengan anmeia dan kemampuan kognitif di Semarang.Metode : Desain Penelitian pada penelitian ini adalah cross-sectional dengan jumlah sampel 51 anak Sekolah Dasar. Data kecacingan ditentukan menggunakan metode Kato-Katz dilakukan di Laboratorium Parasitologi Fakultas Kedokteran Universitas Diponegoro. Variabel anemia ditentukan dengan pemerikasaan kadar hemoglobin dalam darah dengan metode cyanmethemoglobin. Variabel kemampuan kognitif didapatkan dari hasil tes kemampuan kognitif dengan pemeriksaan Montreal Cognitive Assessment Versi Indonesia (MoCA-Ina). Hasil : Hasil menunjukkan terdapat 2 (3,9%) subjek positif kecacingan dari 51 subjek, sedangkan 31 subjek (65,9%) mengalami anemia dan 42 subjek (81,1%) memiliki kemampuan kognitif yang kurang. Berdasarkan uji statistik tidak terdapat hubungan kejadian kecacingan dengan anemia (p=1,00) dan kemampuan kognitif (p=1,00) serta tidak terdapat hubungan antara anemia dengan kemampuan kognitif (p=0,439).Simpulan : Tidak terdapat hubungan antara kejadian kecacingan terhadap anemia dan kemampuan kognitif pada anak sekolah dasar di Kelurahan Bandarharjo Semarang.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».