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Enregistrement W3119621869 · doi:10.33088/jmk.v7i2.231

PERBEDAAN KELANCARAN PENGELUARAN ASI IBU NIFAS SETELAH PERAWATAN PAYUDARA

2018· article· en· W3119621869 sur OpenAlexaff
Atika Asta Octora

Notice bibliographique

RevueJURNAL MEDIA KESEHATAN · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingBreast milkMedicinePopulationBreast feedingObstetricsDemographyGynecologyPediatricsEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast milk (ASI) is the perfect food for infants and contains all the nutrients necessary for the grow than development of infants, issue in this study is the low coverage of exclusive breast feeding for the city of Bengkulu who have not achieved the national target.The purpose of this study was to determine the effect of the Smooth Implementation of Breast Care Spending on Mother Postpartum breast milk in the Work Area Health Center Sukamerindu 2014. This study used a Quasi-Experimental design using Pre-test and Post test design. The independent variabel was the treatment of breast, while the dependent variabel is the smooth expenditure breast milk. The population was all of 1-7 days postpartum mother. It was 30 people. The sampling technique used is total sampling that (15 treatment group and 15 control group). This study starts from 01 January to12 February 2014 in the Work Area Health Center Sukamerindu. From the research results obtained in the treatment group was average of smoothness ASI output prior to treatment was 4.93 and after breast care is 9.33. In the control group the average of smoothness of spending breastfeeding in the first observation was 4.73 and the second observation is 7.07. Processing data using the t test with α = 0.05 obtained significant value ρ = 0.000 , it means ρ< α or ρ = 0.000 < α = 0.05 means that there is an influence on breast care changes in the smooth of breast milk, from breast milk is not out to be out.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,319
Écart entre enseignants0,291 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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