The Efektivitas Sari Kurma Terhadap Peningkatan Kadar Hemoglobin Pada Ibu Nifas di Wilayah UPT Kereng Bangkirai Kota Palangka Raya
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Latar Belakang: Anemia pada wanita masa nifas (pasca persalinan) juga umum terjadi, sekitar 10% dan 22% terjadi pada wanita post partum. Anemia terjadi jika kadar hemoglobin dalam darah rendah. Untuk mengurangi angka anemia post partum dapat dilakukan dengan cara meningkatkan kadar hemoglobin, salah satunya yaitu dengan mengkonsumsi sari kurma yang dapat meningkatkan kadar hemoglobin. Tujuan: Penelitian ini adalah mengetahui efektivitas sari kurma terhadap peningkatan kadar hemoglobin pada ibu nifas di wilayah UPT Puskesmas Kereng Bangkirai Tahun 2020. Metode penelitian yang digunakan yaitu Pre Eksperimental, One Group Pretest – Posttest design (satu kelompok pretest – posttest). Teknik pengambilan sampel yang digunakan yaitu Consecutive Sampling dengan sampel sebanyak 30 responden yang sudah memenuhi atau sesuai dengan kriteria inklusi. Uji statistik yang digunakan adalah uji T-Paired. Hasil yaitu kadar hemoglobin ibu nifas sebelum diberikan intervensi terendah yaitu 9.0 gr% dan tertinggi yaitu 11.7gr%, kemudian sesudah diberikan intervensi, kadar hemoglobin terendah pada ibu nifas yaitu 11.8gr% dan tertinggi yaitu 14.7gr%. Pada uji T, didapatkan nilai p-value sebesar 0,000 atau p-value < α (0,005), ini menunjukkan bahwa ada pengaruh atau efektivitas sebelum dan sesudah pemberian sari kurma terhadap peningkatan kadar hemoglobin pada ibu nifas. Kesimpulan: Terdapat efektivitas sebelum dan sesudah pemberian sari kurma terhadap peningkatan kadar hemoglobin pada ibu nifas di wilayah UPT Puskesmas Kereng Bangkirai Kota Palangka Raya.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; 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 ».