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Enregistrement W3045346771 · doi:10.37887/epj.v4i2.12490

ANALISIS HUBUNGAN SUMBER POLUTAN DALAM RUMAH DAN SANITASI FISIK RUMAH DENGAN KEJADIAN ISPA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS WONGGEDUKU KABUPATEN KONAWE TAHUN 2019

2020· article· id· W3045346771 sur OpenAlexaff
Nani Yuniar, Fithria Fithria, Rasni Hengki

Notice bibliographique

RevuePreventif Journal · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstrakIndonesia kasus Infeksi saluran pernapasan akut (ISPA) selalu menempati urutan pertama penyebab kematian bayi,dan menempati urutan kedua penyebab kematian pada anak-anak dan remaja.ISPA merupakan penyebab utamamorbiditas dan motalitas penyakit menular di dunia.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan sumberpolutan dalam rumah dan sanitasi fisik rumah dengan kejadian Infeksi saluran pernapasan akut (ISPA) di wilayahkerja Puskesmas Wonggeduku Kabupaten Konawe tahun 2019.penelitian ini iyalah survei analitik dengan desaincross sectionalstudy. Sampel dalam penelitian ini diperoleh 95 responden yang diperoleh dengan teknikpengambilan sampel simple random sampling. Hasil uji statistik pada tingkat signifikasi α = 0,05 diperoleh hasil,tidak ada hubungan yang bermakna antara ventilasi (ρValue= 0.419) dengan kejadian penyakit ISPA. Ada hubunganyang bermakna antara kepadatan hunian (ρValue =0.006) dengan kejadian penyakit ISPA. Tidak ada hubungan yangbermakna antara pencahayaan alami rumah pada pagi hari (ρValue= 0,248), pada siang hari (ρValue= 0,704),pencahayaan pada sore hari (ρValue=0,676) dengan kejadian penyakit ISPA. Ada hubungan yang bermakna antarakeberadaan anggota keluarga perokok (ρValue= 0.008) dan penggunaan anti nyamuk bakar (ρValue= 0.004) dengankejadian penyakit ISPA. Kata kunci:Sumber polutan, sanitasi fisik rumah, infeksi saluran pernapasan akut (ISPA)

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,258 · 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
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