The Analysis of Anemia Prevention Model in Pregnant Women in Banten
Notice bibliographique
Résumé
Anemia among pregnant women, especially in developing countries is still becoming problematic. Although several programs implemented, they showed a modest impact on the reduction. It is essential to develop the efficient approach for tackling this problem. This study was aimed to identify and develop the model of anemia associated modality care that can be used for preventing and managing of anemia during pregnancy. This research was a cross-sectional study of creating a prevention model using Structural Equation Modeling (SEM PLS) technique. This technique was to find out which indicator variables has the direct and indirect influence of causing anemic pregnant women. This research was conducted in the Kaduhejo, Pandeglang, Banten in 2018 and involved 258 pregnant women living with their families. These respondents were recruited using multistage cluster sampling. Data collection was conducted by a questionnaire to identify the pregnant women characteristics and maternal knowledge, attitudes, perceptions, and family support. The models were constructed to arrange the intervention module as well as analyzing model using SEM-PLS. The results of this study showed that exogenous variables had a statistically significant T value reflected on the variable> 1.96, thus indicating that the indicator block had a positive and significant effect of reflecting the variable. In conclusion, anemia among pregnant women influenced by direct factors, such as family support, maternal knowledge and perception.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».