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Enregistrement W3010457237 · doi:10.33366/jc.v8i1.1403

SPINNING EXERCISE INTENSITAS SEDANG MENURUNKAN GEJALA DISMENORE PRIMER MAHASISWI DIII KEBIDANAN

2020· article· en· W3010457237 sur OpenAlexaff
Hani Oktafiani, Hadi Susiarno, Vita Murniarti

Notice bibliographique

RevueCare Jurnal Ilmiah Ilmu Kesehatan · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Wilcoxon signed-rank testPhysical therapyMedicineMann–Whitney U testStatistical significancePsychologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some young women including female students in Indonesia are still not free from complaints of dysmenorrhea syndrome. One of the effects of dysmenorrhea is a decrease in learning concentration and daily productivity. Activity that can be pursued is to change lifestyles to be more active in physical exercise, one of which is exercise training. The purpose of this study was to analyze the effect of moderate-intensity spinning exercise on reducing the symptoms of primary dysmenorrhea pain in female college students. This quantitative research uses a quasi-experimental design pre-test post-test design. Studies subjects numbered 32 where the control and intervention groups each consisted of 16 respondents. The intervention that will be given to the intervention group is a moderate intensity spinning exercise for 3 weeks with the FITT principle. The research data were analyzed by Mann Whitney and Wilcoxon statistical tests. The results of the analysis showed a decrease in dysmenorrhea pain symptoms before the intervention there was no significant difference (p> 0.05), whereas after the administration of the intervention showed there were significant differences in the intervention and control groups with a value of p = 0.001. The influence of moderate-intensity spinning exercise can reduce the symptoms of dysmenorrhea pain by 66%. Educational institutions can implement policies on the use of spinning tools in the environment of students and educate these tools to adolescents in the target area given their effective use to reduce menstrual pain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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