EVALUASI PENCATATAN KOHORT BAYI DI WILAYAH KABUPATEN PEKALONGAN
Notice bibliographique
Résumé
Latar belakang: Keberhasilan upaya pelayanan kesehatan pada bayi dapat diketahui melalui cakupan pelayanan kesehatan bayi, yang didalamnya menggambarkan kinerja bidan dalam memberikan pelayanan kepada bayi. Kohort bayi merupakan salah satu instrumen kesehatan ibu dan anak yang merupakan sumber data tentang bayi di suatu wilayah kerja bidan. Evaluasi pencatatan kohort perlu dilakukan agar dapat mengetahui sejauh mana instrumen tersebut bermanfaat dan untuk menentukan program ke depan berkaitan dengan kesehatan ibu dan anak.
 Tujuan: Menggambarkan evaluasi pencatatan kohort bayi di wilayah Kabupaten Pekalongan.
 Metode: Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan pendekatan cross sectional. Populasi penelitian ini adalah seluruh bidan di wilayah kabupaten Pekalongan sejumlah 339 orang. Teknik pengambilan sampel dengan menggunakan purposive sampling didapatkan 6 puskesmas dengan subyek penelitian sejumlah 57 orang. Pada penelitian ini menggunakan checklist yang diisi sesuai dengan hasil kohort bayi masing-masing subyek penelitian. Analisa data menggunakan analisis univariat.
 Hasil: Item dalam kohort bayi diisi dengan lengkap sebesar 16,7% (No.urut, nama bayi, jenis kelamin, jenis kelamin, alamat, dan kondisi saat lahir), sedangkan item yang lain diisi tidak lengkap. Hasil tidak lengkap paling sering ditemui pada item NIK (93%), kematian (98,2%), masuk balita (75,4%), dan keterangan (82,5%)
 Simpulan: Sebagian besar (83,3%) item dalam kohort bayi belum diisi dengan lengkap oleh bidan
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».