Exploration of High Risk Pregnancy Early Detection Model for Cadre in the Working Area of Rasimah Ahmad Public Health Center Bukittinggi, West Sumatera Province, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The decreasing number of MMR and IMR can be achieved if the number of high-risk pregnant women decreases. To anticipate this, an approach should be made through individuals who are closest to the community to provide information about high-risk pregnancies such as health cadres. However, cadres' knowledge and attitudes regarding their roles and duties as assistants for high-risk pregnant women and early detection of high risk are still very low. Therefore, it is necessary to increase the knowledge and attitude of health cadres by using appropriate and effective learning media sources in accordance with their knowledge and needs. The general purpose of this study is to explore and identify the perspectives and experiences of health cadres in providing assistance to high-risk pregnant women. The study uses the qualitative research method . It was conducted in the working area of Rasimah Ahmad Bukittinggi Health Center in July - October 2018. The subjects of this study consisted of health cadres, KIA program designers, and policy makers. The data were collected by using in Depth Interview and Focus Group Discussion. They were analyzed by using interactive analysis method.The result of the study shows that there is still a lack of knowledge of cadres regarding their roles and duties as assistants for high-risk pregnant women and early detection of high risk of pregnancy. This is due to the absence of handbook for cadres in providing information / and counseling to regnant women other than the KIA books they have been using and the experiences they have gained so far. The conclusion of this study is there is lack of learning media sources for cadres in providing services to pregnant women. Hence, the learning media resources are urgently needed as a reference in giving quality assistance.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».