The Influence of Giving Biscuits of Yellow Pumpkin Seed and Capsule of Moringa Leaves on the Level of C-Reactive Protein on Pregnant Women
Notice bibliographique
Résumé
Pregnant women are likely to have the option of receiving supplementary nourishment in the form of pumpkin seed biscuits and Moringa leaves. The purpose of this study is to see how Pumpkin Seed Biscuits and Moringa Leaf Capsules affect C-Reactive Protein (C-RP) levels in pregnant women at the Stunting Locus, Bone Regency. A Quasi-Experimental method, also known as a field trial. The Non-Randomized Pre-Test - Post Test Group Design was adopted for the research design. Participants in this study were separated into two groups: group I was given pumpkin seed biscuits and a blood-added tablet, and group II was given Moringa leaf extract capsule supplements and a blood-added tablet, with a total of 30 persons in each group. The intervention lasted 90 days and included both a pre-test and a post-test. The levels of C-Reactive Protein in group I (Pumpkin Seed Biscuits) decreased by -0.11±0.04 g/mL. The decrease in C-Reactive Protein levels in group II (Moringa Leaf Extract) was -0.09±0.04 g/mL. Moringa capsules (p=0.001) and pumpkin seed biscuits (p=0.001) had an impact on reducing C-RP levels in pregnant women. Supplemental feeding of pumpkin seed biscuits and Moringa leaf extract capsules can enhance and improve the health condition of pregnant women by lowering C-Reactive Protein levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».