HUBUNGAN ASUPAN PROTEIN, ZAT BESI DAN POLA MAKAN TERHADAP KEJADIAN ANEMIA PADA IBU HAMIL TRIMESTER III DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS CILACAP UTARA 2
Notice bibliographique
Résumé
Anemia pada kehamilan dapat menyebabkan gangguan kelangsungan kehamilan, gangguan proses persalinan, gangguan pada masa nifas, dan gangguan pada janin. Beberapa penyebab anemia pada ibu hamil adalah asupan protein, zat besi dan pola makan yang kurang baik. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara asupan protein,zat besi dan pola makan dengan kejadian anemia pada ibu hamil trimester III di wilayah kerja Puskesmas Cilacap Utara 2 tahun 2019. Penelitian ini menggunakan desain survey analytic, rancangan pengambilan data case control dan pendekatan waktu retrospektif. Tehnik sampling menggunakan teknik purposive sampling, dengan besar sampel 66 orang ibu hamil trimester III. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak ada hubungan antara asupan protein dan asupan zat besi dengan kejadian anemia pada ibu hamil trimester III di wilayah kerja Puskesmas Cilacap Utara 2 (pv= 0,819; pv= 0,120). Ada hubungan signifikan antara pola makan dengan kejadian anemia pada ibu hamil trimester III di wilayah kerja Puskesmas Cilacap Utara 2 (pv= 0,003; Odds Ratio= 5,290). Ibu hamil dengan pola makan kurang baik beresiko 5,29 kali mengalami anemia dibandingkan ibu hamil dengan pola makan yang baik.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,012 | 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 ».