KARAKTERISTIK IBU YANG MENGGUNAKAN KONTRASEPSI IMPLANT DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS YOSODADI TAHUN 2018
Notice bibliographique
Résumé
Berdasarkan data prasurvei di Wilayah Kerja Puskesmas Yosodadi Metro Timur Tahun2017, Jumlah PUS sebanyak 2197, dan Jumlah pengguna kotrasepsi aktif sebanyak 1613,dengan pengguna KB Suntik sebanyak 755 ( 34,4 %), KB Pil sebanyak 326 ( 14,8 %), KBImpalnt sebanyak 228 ( 10,4 %), KB IUD sebanyak 192 ( 8,7 %), KB MOW sebanyak 73 (3,32 %), Kondom sebanyak 32 ( 1,4 %), MOP sebanyak 7 ( 0,31 %). Tujuan dari penelitianuntuk mengetahui karakteristik ibu yang menggunakan kontrasepsi implant. Subyaekpenelitian yaitu ibu kaseptor KB Implant sedangkan objek penelitian adalah karakteristik ibu.Metode penelitian yang di gunakan yaitu metode deskriptif. Populasinya adalah seluruh ibuyang menggunakan kontrasepsi implant di wilayah kerja puskesmas Yosodadi tahun 2018yang berjumlah 268 akseptor. sampel yang di ambil dengan tehnik total sampling. Cara ukuryang di gunakan dengan alat ukur berupa rekam medik dianalisis secara univariat dengandistribusi frekuensi. Hasil penelitian Karakteristik ibu yang menggunakan kontrasepsi implantdi Wilayah Kerja Puskesmas Yosodadi Tahun 2015 bahwa distribusi frekuensi distribusifrekuensi umur ibu sebagian besar dengan umur 20-35 tahun sebanyak 138 ibu (51,5%),paritas multipara sebanyak 142 ibu (53,0%), pendidikan menengah sebanyak 115 ibu (43,0%).Kesimpulannya adalah karakteristik ibu yang menggunakan kontrasepsi Implant adalah umur20-35 tahun. Paritas multipara, pendidikan menengah. Disarankan kepada responden untukmenambah pengetahuan dan pemahaman mereka tentang manfaat dan tujuan Kontrasepsi.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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.
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 ».