ANALISIS PENGETAHUAN LANSIA TERHADAP PEMENUHAN PERSONAL HYGIENE DI PUSKESMAS WERDHI AGUNG
Notice bibliographique
Résumé
According to WHO, the highest status of elderly is in mainland ASIA, the number predicted to be the highest in the world, which is 400 million people or ½ of the world's elderly. Indonesia is one of the ASIA regions where the number of elderly people has increased by 0.89%. A large number of elderly people in Indonesia is one of the impacts of increasing the life expectancy of the Indonesian people. This research is a quantitative type with a descriptive approach using cross-sectional methods. Held in June-July 2020 at the Werdhi Agung Puskesmas, with a population of 158 elderly people, and a sample of 32 with purposive sampling method. This research was conducted to determine the relationship between the level of knowledge of the elderly with personal hygiene. The results showed that there was a significant relationship between the knowledge of the elderly and the personal hygiene behavior performed by the elderly. The low knowledge of the elderly about personal hygiene behavior in the working area of ??Werdhi Agung Community Health Center is the main cause of the elderly who do not have sufficient health and welfare status. Knowledge is one of the main factors of several factors that can change and motivate health behavior, while knowledge is influenced by age and education.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».