Pembentukan dan Pelatihan Kader Pendamping Ibu Hamil Resiko Tinggi Sebagai Upaya “GEBRAK“ (Gerakan Bersama Amankan Kehamilan) Di Wilayah Kerja Puskesmas Sumberpucung
Notice bibliographique
Résumé
Usaha mempercepat keberhasilan penurunan Angka Kematian Ibu (AKI) dan Angka Kematian Bayi (AKB) disamping faktor akses dan pelayanan, peran serta lintas sektor khususnya yang terkait dengan upaya kesehatan ibu adalah meningkatkan kemitraan lintas sektor yang dituangkan dalam suatu kegiatan pendampingan ibu hamil resiko tinggi oleh kader yang dilaksanakan di kabupaten Malang yang dikenal dengan program GEBRAK (Gerakan Amankan Kehamilan dan Persalinan). Di Desa Ternyang tercatat periode Januari – Maret 2019 terdapat 78 ibu hamil dengan kehamilan resiko tinggi (KRT) dan 9 ibu hamil dengan kehamilan resiko sangat tinggi (KRST). Tujuan dari kegiatan pengabdian masyarakat ini adalah terbentuk Kader Pendamping Ibu Hamil Resiko Tinggi di Wilayah Kerja Puskesmas Sumberpucung. Luaran pada kegiatan ini adalah terbentuknya kader pendamping ibu hamil resiko tinggi, adanya kegiatan rutin kader pendamping ibu hamil resiko tinggi, pencatatan dan pelaporan adanya ibu hamil beresiko tinggi dapat terdokumentasi dengan baik, adanya upaya preventif dan promotif dalam rangka meningkatkan kesehatan ibu dan anak, pengadaan media sarana dan prasarana modul/panduan dan leaflet kehamilan resiko tinggi. Pelaksanaan kegiatan ini dilalukan selama 2 bulan (Juni-Juli 2019) dengan mencapai hasil terbentuknya keder pendamping ibu hamil resiko tinggi sebanyak 12 kader dari 6 pos posyandu dan terlaksananya pelatihan kader oleh tim pengabdi.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».