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Enregistrement W4319038814 · doi:10.24843/ach.2022.v09.i03.p07

HUBUNGAN TINGKAT PENGETAHUAN DAN SIKAP DENGAN PERILAKU IBU RUMAH TANGGA TERKAIT PEMERIKSAAN PAYUDARA KLINIS (SADANIS) DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS KUTA SELATAN SAAT PANDEMI COVID-19

2022· article· id· W4319038814 sur OpenAlexaff
Ni Putu Yunik Artha Sari, I Made Subrata

Notice bibliographique

RevueARCHIVE OF COMMUNITY HEALTH · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRAKPrevalensi kasus kanker payudara yang tinggi di Indonesia disebabkan karena adanya keterlambatan memeriksakan diri untuk pertama kali ke pelayanan kesehatan, sehingga kasus kanker payudara lebih sering ditemukan pada stadium lanjut. Penyebabnya yaitu kurangnya perilaku deteksi dini SADANIS. Perilaku tersebut dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu tingkat pengetahuan dan sikap. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui hubungan tingkat pengetahuan dan sikap dengan perilaku ibu rumah tangga (IRT) terkait SADANIS di wilayah kerja Puskesmas Kuta Selatan saat pandemi Covid-19. Penelitian menggunakan design cross sectional pada 167 sampel dipilih secara multi stage random sampling. Pengumpulan data menggunakan kuesioner dan dianalisis menggunakan uji chi-square. Hasil penelitian menunjukkan sebagian besar IRT tidak melakukan perilaku deteksi dini kanker payudara dengan SADANIS sebesar 82,04%. Terdapat hubungan yang signifikan antara sikap dengan perilaku IRT terkait SADANIS (p=0,010;OR=2,91; 95%CI= 1,29-6,56). Sedangkan, pengetahuan tidak memiliki hubungan signifikan dengan perilaku ibu rumah tangga terkait SADANIS di Wilayah Kerja Puskesmas Kuta Selatan saat pandemi Covid-19 (nilai p=0,796; OR=1,32; 95%CI=0,15-11,45). Diperlukan peningkatan program-program lama, pembentukan kader dan penyegaran tenaga terlatih baik dari segi pemeriksaan dan penguatan promosi kesehatan dalam upaya meningkatkan cakupan deteksi dini dengan SADANIS.Kata Kunci: SADANIS, Perilaku, Ibu Rumah Tangga

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,004

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
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