Notice bibliographique
Résumé
Pendahuluan : Kejadian Bendungan ASI yang disebabkan oleh pengeluaran air susu yang tidak lancar, karena bayi tidak cukup sering menyusu pada ibu nya. Data SDKI tahun2015 menyebutkan bahwa terdapat ibu nifas yang mengalami BendunganASI sebanyak 35.985 atau (15,60 %) ibu nifas. Tujuan : Untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi bendungan ASI pada ibu nifas di Wilayah Kerja Puskesmas Rambung Merah Kabupaten Simalungun Tahun 2018.Metode : Desain penelitian adalah survei analitik kuantitatif dengan pendekatan cross sectional. Populasi dalam penelitian ini adalah 122 ibu nifas. Teknik pengambilan sampel menggunakan sistem accidental samplingsebanyak 92 responden. Analisis data menggunakan analisis univariat, bivariat dan multivariat dengan uji regresi logistik.Hasil : Seluruh variabel independen mempengaruhi bendungan ASI dengan nilai p-value < 0,05. Hasil uji regresi logistik yang paling mempengaruhi kejadian bendungan ASI adalah frekuensi menyusui dengan nilai sig. p = 0,000<0,25 dan nilai B (logaritma natural) terbesar yaitu 3,740.Kesimpulan : Faktor frekuensi menyusui, kondisi puting, perlekatan menyusui, posisi menyusui dan perawatan payudara memengaruhi kejadian bendungan ASI di wilayah kerja Puskesmas Rambung Merah Kabupaten Simalungun tahun 2018 dan variabel yang paling mempengaruhi kejadian bendungan ASI adalah frekeunsi menyusui. Diharapkan kepada petugas puskesmas agar lebih peduli dan meningkatkan informasi manajemen laktasi dan perawatan payudara
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».