Manajemen Asuhan Kebidanan Antenatal pada Ny. J dengan Hiperemesis Gravidarum Tingkat II
Notice bibliographique
Résumé
Menurut World Health Organization (WHO) jumlah kejadian hiperemesis gravidarum mencapai 12,5 % dari jumlah seluruh kehamilan di dunia dengan angka kejadian yang beragam mulai dari 0,3% di Swedia, 0,5% di California, 0,8% di Canada, 10,8% di China, 0.9% di Norwegia, 2,2% di Pakistan dan 1,9% di Turki, serta di Amerika serikat, prevalensi hiperemesis gravidarum adalah 0,5-2%. Sedangkan angka kejadian hiperemesisis gravidarum di Indonesia adalah mualai dari 1-3% dan seluruh kehamilan (Masruroh R, 2016).Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui tingat hiperemesis gravidarum yang dirasakan Ny”J” di RS Bhayangkara Makasasar tahun 2019. Jenis penelitian ini bersifat deskriptif dengan menggunakan metode studi kasus Manajemen Kebidanan yang terdiri dari 7 langkah Varney, yaitu : Pengumpulan Data Dasar, Interpretasi Data Dasar, Diagnosa Potensial, Tindakan Segera, Menyusun Rencana, Melaksanakan Secara Menyeluruh Asuhan Kebidanan serta Mengevaluasi Keberhasilannya.Dari kasus Ny”J” yaitu Hiperemesis Gravidarum Tingkat II belum teratasi namun ibu dapat beradaptasi dengan keadaanya saat ini, tidak terdapat tanda-tanda hiperemesis gravidarum tingkat III.Penelitian ini, bidan dapat menerapkan manajemen asuhan kebidanan sesuai dengan prioritas masalah pasien secara menyeluruh sehingga tindakan yang akan dilakukan bidan dapat dipertanggung jawabkan berdasarkan metode ilmiah. Kata kunci : Antenatal care;hiperemesisi gravidarum tingkat II.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,006 |
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 ».