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Enregistrement W3201978717 · doi:10.30604/well.172322021

Hubungan Pengetahuan Dan Tingkat Stres Dengan Perilaku Pencegahan Gastritis Pada Mahasiswa Prodi S1 Keperawatan Reguler Di Universitas Aisyah Pringsewu Tahun 2021

2021· article· id· W3201978717 sur OpenAlexaboutno aff
Dzikri Muhammad Dzikri, Tri Adi Nugroho, S.C. Sutrisno, Dian Arif Wahyudi

Notice bibliographique

RevueWellness And Healthy Magazine · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGastritisMedicinePopulationSampling (signal processing)Simple random samplePositive correlationInternal medicineGastroenterologyNursingEnvironmental healthStomach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the World Health Organization (WHO), the genesis of gastritis in the world is around 1.8-2.1 million of the population each year, in the UK (22%), China (31%), Japan (14.5), Canada (35%). %), and France (29.5%). While in Southeast Asia around 586,635 of the population each year. The percentage of gastritis in Indonesia is quite high with a prevalence of 274,396 cases. Based on a preliminary study conducted at Aisyah University of Pringsewu with interviews with 10 students, 70% suffer signs of gastritis. The research objective was to determine the correlation between knowledge and stress levels with gastritis prevention behavior on nursing students of regular at Aisyah University of Pringsewu 2021. The research design used was a cross sectional approach. The  sampling technique used Simple Random Sampling. The sample were 86 respondents used the Gamma statistical test. The results of the correlation of knowledge with gastritis prevention behavior on students at Aisyah University of Pringsewu can be seen that 78.3% of students with good knowledge are 23 people (26.7%), with p value = 0.409. The correlation between student stress levels and gastritis prevention behavior in students at Aisyah University of Pringsewu can be seen by 5 people (83.3%), with p value = 0.018. So it can be concluded that there is no correlation between knowledge and behavior to prevent gastritis and there is a correlation between stress levels and gastritis prevention behavior. It is expected that the community, especially students, can be better to regulate their diet and avoid excessive thoughts. Abstrak: Menurut World Health Organization (WHO), insiden gastritis di dunia sekitar 1,8-2,1 juta dari jumlah penduduk setiap tahunnya, di Inggris (22%), China (31%), Jepang (14,5), Kanada (35%), dan Perancis (29,5%). Sedangkan di Asia tenggara sekitar 586.635 dari jumlah penduduk setiap tahunnya. Presentase dari angka kejadian gastritis di indonesia cukup tinggi dengan prevalensi 274,396 kasus. Berdasarkan studi pendahuluan yang dilakukan di Universitas Aisyah Pringsewu dengan wawancara pada 10 mahasiswa didapatkan 70% mengalami tanda-tanda gastritis. Tujuan penelitian untuk mengetahui hubungan pengetahuan dan tingkat stress dengan perilaku pencegahan gastritis pada mahasiswa prodi keperawatan regular di Universitas Aisyah Pringsewu tahun 2021. Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan cross sectional. Dengan teknik pengambilan sampel menggunakan Simple Random Sampling.  Sejumlah sampel 86 responden dengan menggunakan uji statistik Gamma . Hasil hubungan pengetahuan dengan perilaku pencegahan gastritis pada mahasiswa di Universitas Aisyah Pringsewu dapat diketahui bahwa 78,3% mahasiswa dengan pengetahuan baik yaitu sebesar 23 orang (26,7%), dengan p value =0,409. Hubungan tingkat stress mahasiswa terhadap perilaku pencegahan gastritis pada mahasiswa di Universitas Aisyah Pringsewu dapat diketahui sebesar 5 orang (83,3%), dengan p value =0,018. Sehingga dapat di simpulkan tidak ada hubungan pengetahuan dengan perilaku pencegehan gastritis dan ada hubungan tingkat stress dengan perilaku pencegahan gastritis. Diharapkan pada masyarakat khususnya bagi mahasiswa dapat lebih mengatur pola makan dan hindari beban fikiran yang berlebihan.

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), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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