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Enregistrement W4292588942 · doi:10.26714/jpmk.v2i2.5945

PENDIDIKAN GIZI UNTUK PENCEGAHAN KEK PADA IBU HAMIL DIWILAYAH KERJA PUSKESMAS KARANG PULE KECAMATAN SEKARBELA KOTA MATARAM PROPINSI NUSA TENGGARA BARAT

2020· article· id· W4292588942 sur OpenAlexaff
Cahaya Indah Lestari, Sitimardiyah Sitimardiyah, Catur Esty Pamungkas, Baiq Masdariah

Notice bibliographique

RevueJurnal Pengabdian Masyarakat Kebidanan · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kematian ibu di Indonesia masih didominasi oleh tiga penyebab utama kematian, yaitu perdarahan (30.3%), hipertensi dalam kehamilan (27.1%), dan infeksi (7.3%) (Kemenkes RI, 2014). Prevalensi ibu hamil yang mengalami KEK di Indonesia sebesar 23.4% (Kemenkes, 2013), sedangkan di Provinsi NTB sebesar 26,7%. Berdasarkan data Dinas Kesehatan Kota Mataram (2016), rata-rata prevalensi ibu hamil KEKdi Kota Mataram yaitu 6.09% mengalami peningkatan menjadi 13.3% pada tahun 2017. Pada ibu, KEK meningkatkan terjadi kematian dan peningkatan angka kesakitan seperti anemia, pendarahan pasca melahirkan. Tujuan pengabdian ini untuk pencegahan KEK pada ibu hamil di Wilayah Kerja Puskesmas Karang Pule. Metode pengabdian ini menggunakan metode penyuluhan gizi terhadap ibu hamil di wilayah kerja Puskesmas Karang Pule yang berjumlah 20 orang. Adapun mitra dalam kegiatan ini yaitu bidan desa, kader dan tokoh masyarakat. Kegiatan ini dilakukan dalam tiga tahap. Tahap pertama yakni pemaparan, tahap kedua yakni pengukuran TB dan BB dan tahap ketiga yakni tanya jawab. Hasil pengabdian ini disambut sangat antusias, ibu hamil melontarkan beberapa pertanyaan terkait gizi ibu hamil, isi piringku dan status gizi ibu hamil. Sebagian besar ibu hamil paham dengan penyuluhan yang diberikan. Kesimpulan pengabdian ini pendidikan gizi dapat meningkatkan pengetahuan untuk pencegahan KEK pada ibu hamil.

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)0,002
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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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