Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini dilakukan untuk mendiskripsikan proses implementasi sistem rujukan ibu hamil dan ibu bersalin oleh bidan Polindes di wilayah Kecamatan Dampit dan faktor – faktor yang mendukung dan menghambat pada proses tersebut. Penelitian ini merupakan jenis penelitian kualitatif dengan pendekatan studi kasus. Tehnik pengumpulan data menggunakan wawancara, dokumentasi dan focus group discussion. Informan terdiri atas Kepala Puskesmas, Bidan dan pasien. Pengambilan sampel dengan tehnik purposive sampling. Analisa data dengan analisa isi. Hasil penelitian menggambarkan bahwa jumlah rujukan cukup banyak, SOP sudah tersedia. Tujuan rujukan adalah Puskesmas/Rumah Sakit dan dokter spesialis. Kasus yang dirujuk mengacu pada standar penapisan 18 indikasi rujukan ibu bersalin. Perlengkapan yang dibawa bidan adalah set alat dan obat. Jalur rujukan dari polindes ke Puskesmas, ke Rumah sakit, ke dokter spsesialis, ke Puskesmas lalu ke rumah sakit. Pendampingnya bidan, keluarga dan sopir. Persiapan sebelum dirujuk adalah perlengkapan ibu, perlengkapan bayi, uang dan syarat-syarat administrasi. Alat transportasi menggunakan kendaraan milik pribadi, milik bidan, ambulan desa, ambulan Puskesmas, ambulan Rumah Sakit. Biaya menggunakan asuransi atau membayar tunai. Faktor-faktor yang mempengaruhi proses rujukan meliputi: biaya, pasien, pengambilan keputusan, rumah sakit yang dituju, transportasi, kompetensi bidan, status domisili pasien dan kepercayaan masyarakat.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,499 | 0,309 |
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 ».