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Enregistrement W3113481053 · doi:10.26714/medart.2.2.2020.80-87

HUBUNGAN TINGKAT PENDIDIKAN DENGAN KEPATUHAN BEROBAT PENDERITA TB PARU DI WILAYAH KABUPATEN LAMONGAN PADA JANUARI 2016 – DESEMBER 2018

2020· article· id· W3113481053 sur OpenAlexaff
Sholihul Absor, Annisa Nurida, Yelvi Levani, Wichda Shirosa Nerly

Notice bibliographique

RevueMEDICA ARTERIANA (Med-Art) · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstrakLatar Belakang: Indonesia menduduki peringkat ke-3 jumlah penderita Tuberkulosis (TB) terbanyak di dunia, serta angka kematian TB setiap tahunnya sekitar 20% dari jumlah penderita TB baru. Pengobatan pada TB paru rentan untuk terjadi putus berobat (drop out) yang bisa disebabkan oleh beberapa faktor, salah satunya adalah kepatuhan dalam berobat. Ketidakpatuhan terhadap pengobatan dapat disebabkan oleh berbagai faktor meliputi faktor predisposisi (Usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, dan pekerjaan), faktor pendorong (efek dari OAT), dan faktor penguat (dukungan keluarga, petugas kesehatan dan pelayanan kesehatan).Tujuan: Studi ini dilakukan untuk mengetahui adanya hubungan antara tingkat pendidikan dengan kepatuhan berobat penderita TB paru di Wilayah Kabupaten Lamongan.Metode: Studi ini menggunakan desain cross sectional dengan teknik pengambilan sampel yaitu simple random sampling pada 55 pasien TB paru drop out serta 55 pasien TB paru sembuh dari tahun 2016-2018 di Wilayah Kabupaten Lamongan. Pengambilan data menggunakan rekam medis dari Dinas Kesehatan.Hasil: Hasil uji statistik menggunakan Koefisien Kontingensi terhadap hubungan tingkat pendidikan dan kepatuhan berobat pada pasien TB menunjukkan nilai yang signifikan p: 0,026 (p<0,05)Kesimpulan: Hasil penelitian ini menunjukkan adanya hubungan antara tingkat pendidikan dengan kepatuhan berobat penderita TB paru.Kata Kunci : Tuberkulosis paru, Tingkat pendidikan, Kepatuhan berobat Abstract: Background: Indonesia ranks 3rd in the number of tuberculosis (TB) cases in the world, and the annual TB mortality rate is around 20% of the number of new TB cases. Treatment of pulmonary TB is prone to drop out, which can be caused by several factors, one of which is adherence to treatment. Non-adherence to treatment can be caused by various factors, including predisposing factors (age, gender, education level, and occupation), driving factors (effects of OAT), and reinforcing factors (family support, health workers and health services).Aim: This study was conducted to determine the relationship between education level and compliance with pulmonary tuberculosis treatment in Lamongan Regency.Methods: This study used a cross sectional design with a simple random sampling technique of 55 pulmonary TB patients dropping out and 55 pulmonary TB patients recovering from 2016-2018 in Lamongan Regency. Retrieving data using medical records from the Health Office.Results: The results of statistical tests using the Contingency Coefficient on the relationship between education level and treatment compliance in TB patients showed a significant value of p: 0.026 (p <0.05).Conclusion: The results of this study indicate a relationship between the level of education and adherence to treatment of pulmonary TB patients.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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