KEPATUHAN KONSUMSI TABLET FE TERHADAP KENAIKAN KADAR HEMOGLOBIN IBU HAMIL TRIMESTER III
Notice bibliographique
Résumé
Anemia defisiensi besi merupakan salah satu gangguan yang paling sering terjadi terutama selama masa kehamilan. Pemberian tablet Fe merupakan salah satu program pemerintah Indonesia untuk mencegah terjadinya anemia pada ibu hamil. Kepatuhan mengkonsumsi tablet Fe dikatakan baik apabila ibu hamil mengkonsumsi semua tablet Fe dari jumlah, cara minum, dan waktu yang tepat selama kehamilan. Kepatuhan ibu hamil dalam mengkonsumsi tablet Fe juga dipengaruhi beberapa faktor, yang menurut hasil penelitian Alifah (2016) kepatuhan ibu hamil mengonsumsi tablet Fe yaitu pengetahuan, motivasi, dukungan keluarga, kunjungan ANC, dan efek tablet Fe. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh kepatuhan konsumsi tablet Fe terhadap kenaikan kadar hemoglobin ibu hamil trimester III. Penelitian ini dilakukan di wilayah kerja Puskesmas Pringsurat Kabupaten Temanggung. Jenis penelitian adalah Preeksperimental dengan design One Group pretest-posttest. Populasi penelitian sebanyak 40 ibu hamil. Teknik pengambilan sample dengan menggunakan total sampling yang diambil pada bulan Maret – April 2018. Analisis data dengan menggunakan uji T-Test Dependent. Data dianalisis menggunakan uji statistik T-Test Dependent dihasilkan p-value 0.001 atau α < 0,05 maka Ha diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa kenaikan kadar Hb dipengaruhi oleh kepatuhan responden mengkonsumsi tablet Fe. Saran dalam penelitian ini diharapkan ibu hamil agar mengkonsumsi tablet Fe dengan cara yang benar yaitu minum 1 kali sehari selama periode masa kehamilan minimal 90 tablet, meminum dengan cara yang benar dengan menggunakan air putih atau air jeruk, dan waktu minum yang benar yaitu diminum pada malam hari untuk mencegah mual dan dianjurkan melakukan pemanfaatan antenatal care untuk mendapat pengawasan terhadap konsumsi tablet Fe
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».