MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312565861 · doi:10.37012/jik.v14i1.277

PENGARUH JUS NANAS TERHADAP LAMA PENYEMBUHAN LUKA PERINEUM PADA IBU NIFAS DI BPM NURMALA DEWI, S.ST BANDAR LAMPUNG

2022· article· id· W4312565861 sur OpenAlexaff
Bunga Suci Permata Sari

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmiah Kesehatan · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerineumGynecologyMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Robekan perineum umumnya terjadi pada garis tengah dan bisa menjadi luas apabila kepala janin lahir terlalu cepat. Prevalensi ibu bersalin yang mengalami ruptur perineum di Indonesia dengan kejadian infeksi luka jahitan sebanyak 5% dan perdarahan sebanyak 7% dan kematian pada ibu postpartum sebanyak 8%. Di Lampung ruptur perineum yang dialami ibu bersalin dengan perdarahan sebanyak 7%, infeksi luka jahitan sebanyak 5%. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh jus nanas terhadap lama penyembuhan luka perineum pada ibu nifas di BPM Nurmala Dewi, S.ST Bandar Lampung tahun 2020. Desain penelitian dengan two group posttest design. Sampel berjumlah 30 responden yang teridiri dari 15 responden kelompok eksperimen dan 15 responden kelompok kontrol. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rata-rata penyembuhan luka perineum pada kelompok intervensi yaitu pemberian jus nanas didapatkan sembuh pada hari ke 5. Rata-rata penyembuhan luka perineum pada kelompok kontrol yaitu pemberian perawatan standar didapatkan sembuh pada hari ke 6. Sedangkan hasil uji Wilcoxon didapatkan P value  0,004 artinya ada pengaruh pemberian jus nanas terhadap lama penyembuhan luka perineum pada ibu nifas di BPM Nurmala Dewi, S.ST Bandar Lampung Tahun 2020. Oleh karena itu diharapkan petugas kesehatan dapat menerapkan terapi jus nanas untuk penyembuhan luka perineum pada ibu post partum yang mengalami robekan jalan lahir.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJurnal Ilmiah KesehatanMême sujetPublic Health and NutritionTravaux en français237 207