HUBUNGAN TINGKAT PENGETAHUAN DAN POLA KONSUMSI NATRIUM DENGAN TEKANAN DARAH PADA PENDERITA HIPERTENSI DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS CEMPAKA
Notice bibliographique
Résumé
Pendahuluan: Pola konsumsi natrium dan tingkat pengetahuan adalah salah satu faktor yang mempengaruhi tejadinya peningkatan tekanan darah. Di Puskesmas Cempaka hipertensi menduduki peringkat pertama penyakit terbanyak. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan tingkat pengetahuan dan pola konsumsi natrium dengan tekanan darah pada penderita hipertensidi wilayah kerja Puskesmas Cempaka tahun 2021. Penelitian ini menggunakan Metode: analitik korelasional dengan pendekatan cross sectional, Jumlah populasi 764 orang dan sampel 88 orang. Teknik pengambilan purposive sampling. Variabel bebas (tingkat pengetahuan dan pola konsumsi natrium) dan variabel terikat (tekanan darah pada penderita hipertensi). Instrumen berupa angket. Uji yang digunakan Rank Spearman. Hasil: Mayoritas tekanan darah menunjukkan hipertensi stage 2 (TD 160-180 mmHg) sebanyak 65,9%, berpengetahuan kurang sebanyak 54,5% dan pola konsumsi natrium kurang baik sebanyak 67,0%. Kesimpulan: ada hubungan yang bermakna antara pengetahuan dan pola konsumsi natrium dengan tekanan darah pada penderita hipertensi. Saran: Direkomendasikan kepada tenaga kesehatan dan puskesmas dapat memberikan informasi sebagai pengetahuan bagi penderita hipertensi tentang hipertensi dan pola konsumsi natrium guna meminimalisir dan menghindari terjadinya komplikasi.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».