PENCEGAHAN DAN PENATALAKSANAAN GASTRITIS DI POSYANDU LESTARI II DI KELURAHAN TANJUNG RAYA KOTA BANDAR LAMPUNG
Notice bibliographique
Résumé
Gastritis merupakan masalah terbesar di seluruh dunia, sekitar 1,7 milyar kasus terdapat di negara yang sedang berkembang. Gastritis di Indonesia mencapai 40,8% di beberapa daerah dengan prevalensi 274.396 kasus dari 238.452.952 jiwa penduduk dan termasuk sepuluh penyakit terbanyak yang masuk rawat inap, termasuk di Provinsi Bandar Lampung. Puskesmas Satelit mengalami peningkatan sejak 3 tahun terakhir dari tahun 2015-2017 yaitu 13% (1.650 kasus), 15% (1.979 kasus), 17% (1.867 kasus). Salah satu penyebab peningkatan adalah kurangnya pengetahuan, sehingga perlu dilakukan edukasi kesehatan secara tatap muka. Pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan masyarakat tentang gastritis di wilayah Posyandu Lestari II Wilayah Puskesmas Satelit Kota Bandar Lampung. Pengabdian ini di laksanakan tanggal 18 Agustus 2022. Hasil Pengabdian ini terdapat peningkatan pengetahuan masyarakat tentang pengetahuan dan pencegahan Gastritis. Kesimpulan, pemberian edukasi kesehatan berpengaruh terhadap pengetahuan masyarakat tentang penyakit Gastritis agar masyarakat dapat terhindar dari penyakit tersebut.
 
 Kata Kunci: gastritis, pengetahuan, edukasi kesehatan
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».