Factors Influencing the Reporting Time of Online-Based Recording and Reporting Systems in Public Health Center of Semarang City
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The target of timely reporting of SP3 online in Semarang City in the first quarter of 2017, amounted to 72% of Public Health Centers on time. Quarter II of 2017 was 62%. This is not in accordance with the target set by the Semarang City Health Office, which is 80%. The purpose of the study was to determine the factors that influence the timeliness of monthly SP3 reporting in Semarang City. This is an observational analytic research with case-control design. The sample set was 14 cases and 14 controls. The research instrument used was structured questionnaire. The results showed age factor (p value = 0.018; OR = 10.8), incentive (p value = 0.023; OR = 9.1), workload (p value = 0.008; OR = 13.4), leader support (p value = 0.008; OR = 15), supporting facilities (p value = 0.033; OR = 13) influenced the timeliness of SP3 reporting and years of service factor (p value = 0.7; OR = 1.8), computer skills (p value = 0.55; OR = 2.07), education (p value = 1; OR = 1.4), job training (p value = 0.5; OR = 2.07), and co-worker support (p value = 0.02; OR = 2.5) had no influence on the timeliness of SP3 reporting. ABSTRAK Target ketepatan waktu pelaporan SP3 online Puskesmas Kota Semarang triwulan I tahun 2017, sebesar 72% puskesmas tepat waktu. Triwulan II tahun 2017 sebesar 62%. Hal ini tidak sesuai dengan target yang ditetapkan oleh Dinas Kesehatan Kota Semarang, yaitu 80%. Tujuan penelitian untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu pelaporan Sistem Pencatatan Puskesmas (SP3) Bulanan Kota Semarang. Jenis penelitian adalah observasional analitik dengan rancangan case control. Sampel yang ditetapkan sebesar 14 kasus dan 14 kontrol. Instrumen penelitian berupa kuesioner terstruktur. Hasil menunjukkan faktor umur (p value=0,018; OR=10,8), insentif (p value=0,023; OR=9,1), beban kerja (p value=0,008 ; OR=13,4), dukungan pimpinan (p value=0,008; OR=15), fasilitas pendukung (p value=0,033; OR=13) mempengaruhi ketepatan waktu pelaporan SP3 dan faktor masa kerja (p value=0,7; OR=1,8), kemampuan teknik komputer (p value=0,55; OR=2,07), pendidikan (p value=1; OR=1,4), pelatihan kerja (p value=0,5; OR=2,07), dan dukungan rekan kerja (p value=0,02; OR=2,5) tidak mempengaruhi ketepatan waktu pelaporan SP3.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».