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Enregistrement W2955950576 · doi:10.33088/jmk.v9i2.307

HUBUNGAN AKTIVITAS FISIK DAN KUANTITAS TIDUR DENGAN KEJADIAN HIPERTENSI

2018· article· en· W2955950576 sur OpenAlexaff
Gusnilawati Gusnilawati

Notice bibliographique

RevueJURNAL MEDIA KESEHATAN · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensEncana (Canada)WiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Environmental healthUnivariate analysisObesityDyslipidemiaEmergency medicineInternal medicineMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension is not a contagious disease that is a cause of death in the world .Approximately 17.5 million people worldwide die from hypertension . An estimated 2025cases of hypertension will be 1.6 billion cases of hypertension . The cause of hypertension isdivided into two factors that can be controlled and uncontrolled . Controlled factors , amongothers, excessive salt intake , cholesterol , smoking , alcohol , physical activity , quantity ofsleep , lifestyle , stress , and obesity . This study was to determine the relationship of physicalactivity and quantity of sleep with the incidence of hypertension in Puskesmas SukamerinduBengkulu .This type of research is the use of cross -sectional and sampling methodsperformed with accidental sampling technique . The number of samples of this study were 97respondents and data collection was done by questionnaire interview . This study analyzesusing univariate and bivariate analysis with the Chi - Square test statistic where the significantlevel p = 0.05The results of the study demonstrate a significant association between physicalactivity with incidence of hypertension with p = 0:00 and a significant correlation with theincidence of sleep quantity with hypertension incidence with p = 0:00 .PHC nurses expectedfurther improve the quality of health services, especially in patients at risk for hypertensionand preventive improvement can be done by preventing the increase in hypertension .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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