factors related to the event of gastritis disease in kelurahan tanjung pinang, jambi city in 2018
Notice bibliographique
Résumé
Non-communicable diseases are a major health problem in developing countries that are experiencing a demographic transition and a decline in lifestyle in their communities. The WHO 2013 World Health Research Agency, conducted a review of several countries in the world, obtained a percentage of gastritis in the world, including Britain 22%, China 31%, Japan 14.5%, Canada 35%, and France 29.5%. Based on data from the Jambi City Health Office from 20 puskesmas the number of gastritis cases was 83.21% and the highest number of gastritis events was at tanjung pinang health center, which was 5.91%. This study was conducted to determine the factors associated with the incidence of gastritis in Tanjung Pinang Village, Jambi City. The research design used was quantitative with a cross sectional approach. The population in this study was the productive age community in the area of Tanjung Pinang which numbered 9,489 people. The sampling technique uses Random Sampling techniques with a total sample of 95 respondents. This research was conducted on September 28, October 16, 2018. Data obtained were analyzed by univariate and bivariate using the Chi-Square test. The results showed that there was a relationship between eating patterns with the incidence of gastritis p-value 0,000 (P-Value <0.05), coffee consumption with the incidence of gastritis p-value 0.027 (P-Value <0.05) and the relationship of stress levels with Gastritis incidence p-value 0,000 (P-Value <0.05). It is expected that respondents and the community will always maintain a regular diet, reduce or limit coffee consumption in a day, and exercise for one hour and relax regularly, recreation/refreshing, share or manage work time properly
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».