HUBUNGAN DUKUNGAN KELUARGA DENGAN PERILAKU HIDUP BERSIH DAN SEHAT PADA ANGGOTA KELUARGA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS LEMBANG PADA MASA PANDEMI COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Peningkatan kasus konfirmasi COVID-19 yang selalu bertambah membuat masyarakat harus sadar untuk melakukan pencegahan. Kesadaran masyarakat akan membuat penularan penyakit ini akan semakin menurun. Pencegahan COVID-19 dapat dilakukan dengan melaksanakan perilaku hidup bersih dan sehat di rumah yang dapat dilakukan oleh setiap anggota keluarga. Peran dukungan keluarga sangat penting bagi setiap anggota keluarga dalam mempraktikkan perilaku hidup bersih dan sehat agar keluarga terhindar dari berbagai penyakit termasuk COVID-19. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui hubungan dukungan keluarga dengan perilaku hidup bersih dan sehat pada anggota keluarga di wilayah kerja puskesmas Lembang pada masa pandemi COVID-19. Metode penelitian yaitu survei analitik dengan pendekatan cross sectional. Populasi yaitu keluarga yang ada di wilayah kerja Puskesmas Lembang sebanyak 4344 keluarga. Jumlah sampel yaitu 98 keluarga. Teknik sampling yang digunakan yaitu probability sampling dengan pendekatan simple random sampling. Hasil uji statistik Chi square di peroleh nilai p value = 0,000 (p <0,05), hal ini berarti bahwa hipotesis diterima yaitu ada hubungan antara dukungan keluarga dengan perilaku hidup bersih dan sehat pada anggota keluarga di wilayah kerja Puskesmas Lembang pada masa pandemi COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,017 |
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 ».