Pengendalian Penularan COVID-19 Melalui Penerapan Non Medical Infant Face Shield (Nomifes)
Notice bibliographique
Résumé
Pengunaan Alat Pelindung diri (APD), sebagai upaya preventif dari penularan COVID-19 melalui droplet, wajib digunakan sejalan dengan meningkatnya jumlah kasus positif. Face shield merupakan APD yang memberi perlindungan wajah dari droplet. Selain tenaga medis, wanita hamil maupun bayi baru lahir juga mewakili populasi yang rentan terpapar virus SARS-CoV-2. Penggunaan masker pada bayi di bawah 2 tahun tidak diperbolehkan karena dapat berakibat kesulitan bernafas bahkan dapat menyebabkan kematian. Oleh karena itu perlu dilakukan upaya pencegahan selain penggunaan masker, salah satunya dengan penggunaan face shield pada bayi. Pengabdian ini dilakukan untuk menghasilkan sebuah produk Non Medical Infant Face Shield yang dapat digunakan oleh bayi sebagai bagian dari usaha Politeknik Negeri Batam mencegah penularan COVID-19. Distribusi face shield ini ditujukan kepada fasilitas kesehatan primer sebagai mitra yaitu Puskesmas Batu Aji, Puskesmas Tanjung Uncang, Puskesmas Sekupang dan Puskesmas Kampong Jabi Nongsa. Respon mitra terhadap produk face shield ini sangat baik dalam hal kemudahan penggunaan, intruksi penggunaan, kenyamanan, disinfeksi ulang dan kualitas produk itu sendiri. Selain itu, frekuensi penggunaan face shield yang tinggi, lebih dari tiga kali setiap hari, menunjukkan manfaat kegiatan ini dalam membantu menyedidakan APD untuk tindakan medis di Puskesmas.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,005 |
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 ».