PENGARUH PENDIDIKAN KESEHATAN TERHADAP PENGETAHUAN DAN SIKAP WANITA USIA SUBUR TENTANG PEMERIKSAAN IVA TEST
Notice bibliographique
Résumé
IVA Test is a simple method in early detection of cervical cancer early. The target of IVA Test is WUS aged 15-49 years. In Bengkulu Province WUS who perform the examination of cervical cancer detection by IVA test method is still low. The purpose of this study is to determine the effect of health education on knowledge and attitude of WUS on examination of IVA test in the work area of Sukamerindu Puskesmas Bengkulu City 2017 ".This research use pre experiment method one group pretest - posttest design. Population taken in this research is married WUS aged 20-49 years in work area of Sukamerindu health center with sample amounted to 30 people taken by purposive sampling technique. Sampling is done by purposive sampling technique. Data analysis using T-dependent Test.The results of this study obtained the average knowledge before the provision of health education that is 6.80 and the average after 13.00 with mean difference 6.2.And obtained the average attitude before the provision of health education that is 35.50 and the average after 38.80 with mean difference 3,3. It was concluded that health education influenced WUS knowledge and attitude about IVA test in Sukamerindu Puskesmas area of Bengkulu city in 2017.It is expected that the puskesmas can actively conduct home visits to provide health education, especially in providing information about the examination of IVA test to married WUS to reduce the risk of cervical cancer.
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.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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; 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 ».