Pola Pencegahan Primer Stroke Oleh Pasien Hipertensi Di Rumah Sakit Muhammadiyah Palembang: Studi Deskriptif
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypertension can lead stroke complications if not handled optimally. Disruption of blood flow causes the diameter of blood vessels of shrink, resulting in a lack of oxygen and glucose supply to the brain. Prevention is one of the best strategies to reduce the incidence of stroke. One of them is by implementing primary preventions such as regulating healthy food consumption, getting enouh rest, checking health regurarly, arranging nutrition diets, maintaining ideal body weight, doing physical activities regurarly, stop smoking, and avoiding drinking alcohol. Objective: To describe the primary preventions of stroke by hypertensive patients in Muhammadiyah Hospital of Palembang in 2019. Method: This was quantutative descriptive study using survey design. Result: Most of the respondents limited their consumption of foods containing excess salt (64.4%) and consumed protein foods regurarly such as fish (93.2%); all respondents consumed vegetables and fruits (100%), checked their health every month and did not consume alcohol. Conslusion: Primary prevention of stroke by hypertensive patients was considered as good category since they had a fairly healthy and good life behavior.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».