The Effect of Health Education and Mobile Control Application Program on Anemia among Pregnant Women
Notice bibliographique
Résumé
Background: anemia is one of the most widespread nutritional deficiency diseases. An intervention is needed to improve Hb among pregnant women in order to avoid maternal and perinatal complication and deaths. The use of mobile control application has improved the compliance of ferrum tablet consumption. This study aimed to assess the effect of health education and mobile application control on anemia among pregnant women.Methodology: The design of t he res earc h is quasy experimental. The study was conducted in Banten from September to December 2017. Multistage cluster sampling technique was used in this research. The samples were divided into experimental and control groups. The experimental group consists of health education using a module and the mobile application program. The data were analyzed using descriptive and inferential statistics. Wilcoxon sign rank test and independent t-test were used with alpha .05.Results: There was a significant difference of pregnant women’s knowledge (z= -7.187, p= .005), pregnant women’s perception (z= -7.054, p= .005), and pregnant women attitude before and after intervention (z= -6.35, p= .005). There was a significant difference of family knowledge (z= -6.53, p= .005), family attitude (z= -4.56, p= .005), and family support before and after intervention (z= -7.08, p= .005). There was a difference of Hb mean between experiment and control group after the intervention (t= 7.12, p= .005).Conclusions: health education and mobile control application program has a positive effect on anemia among pregnant women. An advocacy is required at governmental level after developing a frame of reference for understanding anemia in pregnancy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».