HUBUNGAN OBESITAS, POLA MAKAN DAN CAKUPAN KUNJUNGAN ANTENATAL CARE DENGAN KEJADIAN PREEKLAMPSIA PADA IBU HAMIL TRIMESTER III
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Latar Belakang : Preeklampsia ialah penyakit dengan tanda meningkatnya tekanan darah >140/90mmHg disertai proteinuria serta edema yang muncul di usia kandungan >20/hingga 48 jam postpartum.Tujuan : Tujuan penelitian untuk melihat kaitan obesitas, pola makan, dan cakupan kunjungan ANC dan preeklampsia pada ibu hamil trimester III.Penelitian ini dilakukan di Wilayah Kerja Puskesmas Keramasan Palembang Agustus tahun 2021.Metode : Adapun metode survey analitik dengan pendekatan Cross Sectional dipilih dalam peneltian ini.Sampel ada 32 responden yang diambil secara Accidental Sampling.Dalam penelitian ini teknik yang dipakai oleh peneliti berupa teknik pengumpulan data primer.Analisis data univariate menggunakan distribusi frekuensi, sedangkan analisis bivariate menggunakan Chi Square dengan Stastitical Product Servise Solution (SPSS) versi 26.Hasil : Hasilnya ditemukan hubungan yang signifikan dari obesitas (PValue = 0,003) pola makan (PValue = 0,009) dan preekalmsia.Dan, tidak terdapat kaitan yang signifikan dari cakupan kunjungan ANC dengan preeklampsia PValue = 1,000.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».