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Enregistrement W3205974914 · doi:10.29169/1927-5951.2020.10.02.2

The Effect of Counselling Intervention during Antenatal Care on the Knowledge and Attitude about Danger Signs in Pregnancy: A Cross-Sectional Study in Takalar Regency

2020· article· en· W3205974914 sur OpenAlexvenueno aff
Nurhikmah Nurhikmah, Tahir Abdullah, Stang, Suriah Suriah, Andi Imam Arundhana, Syamsuar Manyullei

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)PregnancyFamily medicineCommunity healthService (business)Positive attitudeSigns and symptomsNursingPsychologyPublic healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study was to examine the effects of counselling delivered during antenatal care on the knowledge and attitudes of pregnant women about danger signs in pregnancy.Methods: This was a pre-experimental design using one group pre- and post-test only. This study was conducted in Takalar, specifically within Sanrobone Community Health Service working area. Takalar is located in South Sulawesi Province Indonesia and this area is coastal with the majority of people working as a fisherman. Participants of this study were pregnant women living in the villages which are included in the working area of Sanrobone Community Health Service.Results: The study shows that counselling improved knowledge and attitude of pregnant women about danger signs in pregnancy (p=0.011 and p=0.025, respectively). The number of pregnant women with good knowledge and positive attitude increased after the intervention (43.8% vs 93.8%, 62.5% vs 93.8%, respectively).Conclusions: In can be concluded that intervention by means of counselling can improve the knowledge and attitude of pregnant women about danger signs in pregnancy. Therefore, it is important to implement the counselling program delivered by health workers in Community Health Service in order to mitigate the risk of maternal mortality.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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