HUBUNGAN OBESITAS DAN POLA AKTIVITAS DENGAN HIPERTENSI DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS III DENPASAR UTARA
Notice bibliographique
Résumé
Hipertensi merupakan suatu keadaan yang menyerang usia produktif dari umr 35 – 60 tahun yang semakin meningkat dari tahun ke tahun. Faktor kemunculan hipertensi ada dua faktor yaitu faktor yang dapat dikontrol dan tidak dapat dikontrol misalnya obesitas dan aktivitas fisik. Tekanan darah tinggi tidak bisa disembuhkan tetapi bisa dikontrol dengan cara pencegahan primer dan pencegahan sekunder. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tentang hubungan antara obesitas dan pola aktivitas dengan hipertensi di Wilayah Kerja Puskesmas III Denpasar Utara. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu deskriftif korelasional dengan pendekatan cros sectional dengan tehnik pengambilan sampel non probability sampling dengan tehnik purposive sampling. Analisis data menggunakan uji rank spearman. Hasil uji statistik didapatkan r hitung = 0,426 dan p-value= 0,001 atau p≤0,05. Hasil uji statistik didapatkan bahwa r hitung = -0,421 dan p-value = 0,001 atau p≤0,05. Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara obesitas dan pola aktivitas dengan hipertensi di wilayah kerja puskesmas III denpasar utara, oleh karena itu diharapkan kepada tenaga medis khususnya keperawatan dapat meningkatkan pelayanan kesehatan khususnya program promotif dan preventif serta penyuluhan mengenai faktor-faktor risiko yang dapat menyebabkan terjadinya hipertensi.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».