FAKTOR-FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN PEMANFAATAN PELAYANAN KESEHATAN OLEH PASIEN LUAR WILAYAH DI PUSKESMAS TANAH SAREAL KOTA BOGOR TAHUN 2018
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Jumlah kunjungan pasien yang memanfaatkan pelayanan kesehatan di Puskesmas Tanah Sareal Kota Bogor pada tahun 2017 sebanyak 58.340 dengan rata-rata kunjungan 200 pasien/hari. Dari jumlah kunjungan tersebut, kunjungan pasien dalam wilayah hanya 13.727 (24%) dan 44.613 (76%) sisanyamerupakan pasien luar wilayah kerja Puskesmas Tanah Sareal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran dan hubungan antara karakteristik predisposisi (umur, pendidikan, pekerjaan),karakteristik pendukung (ketersediaan tenaga kesehatan, aksesibilitas, kepemilikan asuransi kesehatan), dan karakteristik kebutuhan (persepsi sakit) pasien luar wilayah terhadap pemanfaatan pelayanan kesehatan di Puskesmas Tanah Sareal Kota Bogor tahun 2018. Jenis penelitian ini adalahpenelitian deskriptif kuantitatif dengan desain cross sectional, dengan jumlah sampel 110 responden. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik Insidental Sampling. Pengumpulan data menggunakan instrumen berupa kuisioner dan dianalisis menggunakan uji Chi Square. Hasil analisaChi Square menunjukan bahwa ada hubungan antara variabel ketersediaan tenaga kesehatan (p=0,012) dan persepsi sakit (p=0,002) dengan pemanfaatan pelayanan kesehatan.
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.
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,011 |
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