PENGEMBANGAN ASUHAN PERSALINAN NORMAL (APN) BERBASIS CARING APPROACH TERHADAP UPAYA PENINGKATAN KOMPETENSI BIDAN DI PRAKTIK MANDIRI BIDAN KABUPATEN JEMBER
Notice bibliographique
Résumé
Bidan dalam menolong persalinan menggunakan Standart Asuhan Persalinan Normal atau APN sehingga pertolongan persalinan benar dan aman, akan tetapi faktanya Angka Kematian Ibu dan bayi masih tinggi. Caring adalah bentuk asuhan yang diberikan oleh bidan kepada klien yang didasari dengan rasa peduli, ikhlas, lembut dan penuh kasih sayang serta menggangap bahwa klien merupakan keluarga kita sendiri. Perilaku caring sangat diperlukan karena caring merupakan inti dari kinerja bidan untuk memenuhi kesejahteraan klien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan APN dengan mengintegrasikan unsur caring. Jenis penelitian yang digunakan adalah Research and Development dengan tujuan mengembangkan APN berbasis Caring Approach dalam rangka meningkatkan kompetensi bidan. Desain penelitian ini adalah quasi eksperimen. Pengambilan sampel menggunakan purposive sampling sebesar 45 responden bidan yang memiliki PMB di wilayah Kabupaten Jember. Instrumen menggunakan kuesioner. Analisis data menggunakan uji Wilcoxon Signed Rank Test dengan signifikansi p sama dengan 0,05. Dari hasil penelitian ini hampir seluruh standart perlu diintegrasikan caring, dengan mengintegrasikan caring pada langkah Asuhan Persalinan Normal dalam meningkatkan kompetensi bidan ini dapat mengurangi kejadian kematiian pada ibu dan bayi sehingga kesejahteraan dan kepuasan klien terpenuhi
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,008 |
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 ».