HUBUNGAN RIWAYAT PAPARAN PESTISIDA DENGAN KEJADIAN GOITER PADA ANAK SEKOLAH DASAR DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS KLUWUT KECAMATAN BULAKAMBA KABUPATEN BREBES
Notice bibliographique
Résumé
Tingginya penggunaan pestisida dapat menyebabkan pencemaran lingkungan, keracunan dan terakumulasi pada produk pertanian, sehingga berdampak buruk terhadap kesehatan. Pestisida menyerang sistem syaraf, hati, perut, sistem kekebalan dan keseimbangan hormonal. Kabupaten Brebes sebagai produsen bawang merah terbesar di Indonesia terdapat ± 700 merk pestisida dan merupakan daerah endemis GAKI. Prevalensi goiter tertinggi di Wilayah Kerja Puskesmas Kluwut, sebesar 107 anak positif goiter (68,6%). Tujuan penelitian untuk mengetahui hubungan antara riwayat paparan pestisida dengan kejadian goiter pada anak sekolah dasar di Wilayah Kerja Puskesmas Kluwut Kecamatan Bulakamba Kabupaten Brebes.
 Jenis penelitian merupakan observasional analitik dengan desain kasus kontrol. Pengambilan sampel dengan metode random sampling dengan 45 kasus dan 45 kontrol. Analisis data menggunakan Chi-square dengan Convidence Interval 95%.
 Hasil penelitian menunjukkan tidak ada hubungan antara kebiasaan bermain anak (p=0,302;OR=3,89), keterlibatan anak dalam kegiatan pertanian (p=0,408;OR=1,86), penggunaan APD (p=0,697;OR=0,739), keberadaan bawang di dalam rumah (p=0,82;OR=1,23), keberadaan pestisida di dalam rumah (p=0,83;OR=1,2), personal hygiene anak setelah terlibat dalam kegiatan pertanian (p=0,59;OR=0,51). Terdapat hubungan antara keterlibatan anak dalam kegiatan membersihkan bawang (p=0,01;OR=3,89), mengikat bawang (p=0,037;OR=4,74), dan personal hygiene anak setelah bermain (p=0,04;OR=3,06). Variabel keterlibatan anak dalam kegiatan membersihkan bawang, mengikat bawang, dan personal hygiene anak setelah bermain berpengaruh terhadap kejadian goiter. Upaya meminimalisasi dampak pajanan pestisida dengan menggunakan APD saat terlibat pertanian dan melakukan personal hygiene dengan benar.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».