Responsiveness in Family Planning Service Using Android-Based Smart Contraception Application
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Midwifery documentation is a process of recording, reporting, and storing the information or meaningful data which based on the accurate and complete written communication. The documentation is an evidence of the implementation of midwifery care which is useful for midwives, patients, and other health workers. Materials and Methods: The study employed comparative method with quasi-experiment design. By employing purposive sampling technique, 84 acceptors of family planning were chosen. Moreover, they were divided into two groups; 42 acceptors who used conventional documentation and 42 acceptors who used Smart Contraception documentation. The data were analyzed by using Univariate analysis to find out the mean and Bivariate analysis by using Chi-square test. Results: From 29 out of 42 (69%) samples, it was found that the accessibility of documentation by using Smart Contraception was easier than using conventional method, meanwhile 13 out of 42 (31%) samples found it difficult. In conventional method, 23 out of 42 (54,8%) samples found it easier in documenting by using conventional method than using Smart Contraception application, meanwhile 19 out of 42 samples found it difficult. The statistical result showed that p value 0.006 (<0.05) which means that there was difference between the use of Smart Contraception application and conventional method in doing documentation. Conclusion: Based on the results of the study, it can be concluded that Smart Contraception was better on documentation accessibility than conventional documentation.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,014 | 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 ».