MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3033247710 · doi:10.5539/gjhs.v12n7p155

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

2020· article· en· W3033247710 sur OpenAlexvenueno aff
Hasrah Murni

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupCommunity health centerHigh risk pregnancyNursingHealth riskPregnancyPsychologyQualitative researchHealth educationPublic healthMedicineQualitative propertyMedical educationFamily medicineEnvironmental healthSociologySocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Journal of Health ScienceMême sujetPublic Health and NutritionTravaux en français237 207