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Enregistrement W3215558683 · doi:10.34305/jikbh.v12i2.326

PERILAKU MEROKOK DAN KEBERADAAN PEROKOK DI LINGKUNGAN DENGAN KADAR KARBON MONOKSIDA PADA PELAJAR DI KABUPATEN INDRAMAYU

2021· article· id· W3215558683 sur OpenAlexaff
Andy Muharry, Puji Laksmini, Hendra Rohman, Lusi Fitriah Sari, Ana Herlina, Tetha Normalitha

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmu Kesehatan Bhakti Husada Health Sciences Journal · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perilaku merokok saat ini tidak hanya dilakukan oleh orang dewasa akan tetapi dilakukan juga oleh kalangaan remaja. Data SDKI menujukkan bahwa tren remaja perokok setiap tahun terus mengalami peningkatan. Karbon monoksida yang terdapat dalam asap rokok memiliki sifat beracun dan karsinogen yang dapat menimbulkan masalah kesehatan. Tujuan penelitian adalah menganalisis hubungan pengetahuan tentang dampak buruk rokok, keberadaan perokok di lingkungan sekolah, keberadaan perokok di lingkungan keluarga, teman dekat perokok dengan kadar CO pada pelajar. Populasi adalah pelajar SMP kelas satu yang terdata dalam program skrining perilaku merokok tahun 2020. Sampel adalah remaja SMP yang memenuhi kriteria inklusi, diambil dengan metode total sampling. Uji chi square dilakukan untuk mengetahui hubungan variabel pengetahuan tentang dampak buruk rokok, keberadaan keluarga perokok, keberadaan perokok di sekolah dan teman dekat perokok dengan kadar CO. Uji regresi logistik dilakukan untuk mengetahui variabel yang dominan berhubungan dengan kadar CO pada remaja. Hasil penelitian menujukkan variabel yang berhubungan dengan kadar CO yaitu keberadaan anggota keluarga perokok, keberadaan teman dekat perokok dan perilaku merokok. Hasil analisis multivariat menujukkan bahwa variabel yang dominan berhubungan dengan kadar CO yaitu perilaku merokok. Disarankan perlu adanya upaya peningkatan kesadaran kepada para remaja untuk menghindari perilaku merokok

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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