Faktor-faktor yang Berhubungan dengan Perilaku Kunjungan Lansia ke Posyandu Lansia di Kerja Puskesmas Kampar Kabupaten Kampar Tahun 201
Notice bibliographique
Résumé
For the number of visits to the elderly elderly IHC from year to year is low, as it is still below the target minimum service standards (MSS) which is 70%. This study aims at knowing the factors related to the behavior of the elderly to visit the elderly posyandu Knowledge, Attitude, Family Support, The Role of Health Personnel, Access, Employment Status, Education, Gender, Age. Type of research is the study used cross-Analytical (Analytical Cross Sectional Study) with a sample of 250 people. The sampling process is done by proportional random sampling, data analysis was performed using univariate, bivariate, and multivariate logistic regression Test Doubles. Results of this study was the proportion of elderly who visited posyandu 102 people (40.8%), and 148 people who did not visit (59.2%). While the variable knowledge gained POR 8.2 (95% CI: 4.3 to 15.7), attitude POR 2.1 (95% CI: 1.16 to 3.9), family support POR 2.4 (1, 27 to 4.64), the role of health workers POR 2.6 (95% CI: 1.36 to 5.32), access POR 2.09 (95% CI: 1.12 to 3.9), education POR 2 , 3 (95% CI: 1.1 to 4.86). The conclusion of this study is that there is a relationship between the Knowledge, Attitude, Family Support, The Role of Health Personnel, Access, Education to conduct neighborhood health center visits to elderly seniors. Advice for health promotion officer needs to be planned, directed, and sustained and the officer immediately diposyandu varying the existing activities, and the family must always provide support and are available to take seniors keposyandu
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».