POLA KECENDERUNGAN SPASIAL KEJADIAN MALARIA (STUDI KASUS ; DI KABUPATEN KEPULAUAN SELAYAR TAHUN 2011-2013)
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Notice bibliographique
Résumé
Aspek spasial (wilayah) penting dikaji karena pada dasarnya kejadian penyakit merupakan fenomena spasial dengan karakteristik, seperti keberadaan habitat, ketinggian permukaan tanah (topografi), kepadatan penduduk, dan kondisi iklim semuanya merupakan variabel penting yang menentukan kejadian penyakit, terutama penyakit akibat vector seperti malaria. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola kecenderungan spasial penyakit malaria berdasarkan keberadaan habitat larva Anopheles, iklim (curah hujan dan hari hujan), topografi (ketinggian wilayah), dan demografi (kepadatan penduduk) beserta korelasinya dengan kejadian malaria. Penelitian menggunakan jenis desain studi ekologi yakni exploratory studies dan berlokasi di wilayah daratan utama Kabupaten Kepulauan Selayar (6 Kecamatan) memanfaatkan data sekunder tahun 2011-2013 serta data hasil observasi lapangan. Data dianalisis secara spasial dalam bentuk peta tematik (peta overlay) dan analisis statistik dengan uji korelasi Spearman-rho dan uji korelasi Gamma. Hasil penelitian menunjukkan kecenderungan spasial kejadian malaria dengan pola berkerumun, mengumpul pada wilayah tertentu yang banyak terdapat habitat larva dengan curah hujan rendah (>50 mm) dan hujan<10 hari/bulan, terkosentrasi di wilayah dataran rendah dan dekat dengan garis pantai (>100 mdpl) dengan kepadatan penduduk kurang padat (51-250 Jiwa/Km2). Hasil uji korelasi menunjukkan tidak ada korelasi bermakna curah hujan, hari hujan, dan kepadatan penduduk, sedangkan korelasi keberadaan habitat dan dengan kejadian malaria berkorelasi positif (p=0.042<0.05, r=0.829) dan ketinggian wilayah berkorelasi negatif (0.018 < 0.05, r= - 0.580). Perlu perbaikan registrasi penderita malaria, rutin melakukan survey entomologi dan melakukkan survey migrasi untuk mengantisipasi penularan kasus impor menjadi kasus lokal.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,009 |
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 découle