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Enregistrement W4232829668 · doi:10.32831/jik.v7i2.204

[sans titre]

2019· article· W4232829668 sur OpenAlexaff
Faridah Umamah, Shinta Paraswati

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmu Kesehatan · 2019
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNursing scienceGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hipertensi atau tekanan darah tinggi tidak dapat dianggap penyakit yang ringan. Tidak hanya menurunkan kualitas hidup, namun dapat mengancam jiwa penderita. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh terapi pijat refleksi kaki dengan metode manual terhadap tekanan darah pada penderita hipertensi. Desain penelitian ini menggunakan Quasi experimental design dengan pendekatan pretest-posttest control group design. Populasi seluruh penderita hipertensi di Karangrejo Timur Wonokromo Surabaya sebesar 38 orang, sampel sebagian penderita sebesar 35 diambil dengan metode simple random sampling. Variabel independen terapi pijat refleksi kaki dengan metode manual, variabel dependen adalah tekanan darah penderita hipertensi. Instrumen yang digunakan adalah lembar observasi. Uji statistik menggunakan Uji Wilcoxon dengan nilai kemaknaan α = 0,05. Hasil uji wilcoxon didapatkan nilai ρ = 0,001 dan nilai α = 0,05 berarti ρ < α maka H0 ditolak, artinya ada pengaruh terapi pijat refleksi kaki metode manual terhadap tekanan darah pada penderita hipertensi. Simpulan dari penelitian adalah terapi pijat refleksi kaki dengan metode manual dapat menurunkan tekanan darah pada penderita hipertensi. Diharapkan perawat dapat memberikan penyuluhan tentang cara pencegahan dan pengobatan terhadap hipertensi baik menggunakan terapi pijat refleksi dengan metode manual maupun dengan metode yang lain.; Kata kunci : Terapi pijat refleksi kaki, Metode manual, Hipertensi

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2080,100

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,383 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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