Hubungan Pengetahuan, Sikap dan Dukungan Keluarga Dengan Kepatuhan Ibu Hamil Trimester III Mengkonsumsi Tablet Besi (Fe) di Wilayah Kerja Puskesmas Karang Mukti Kecamatan Lalan Tahun 2021
Notice bibliographique
Résumé
In Indonesia, there are 41 cases of anemia in pregnant women every day, and 20 women die due to anemia. This high number is due to the low ignorance of the mother about the dangers of anemia in pregnancy which tends to appear in the 1st and 3rd trimesters of pregnancy. Aims to determine the relationship between Knowledge, Attitude and Family Support with the Compliance of Pregnant Women in the Third Trimester Consuming Iron (Fe) Tablets in the Work Area of Karang Mukti Health Center, Lalan District. This type of research is an analytical survey using a cross sectional approach design. The population in this study were all mothers in the third trimester of 2021, which amounted to 186 people and the number of samples was 65 respondents. The sampling technique used was purposive sampling. Analysis of the data used is the chi-square statistical test with p value value (0.05). The results of this study from 65 respondents, there is a relationship between knowledge and adherence of pregnant women to consume Fe tablets, p value = 0.000, there is a relationship between attitudes and adherence to pregnant women taking Fe tablets, p value = 0.02 and there is a relationship between family support and compliance with pregnant women taking tablets. Fe p value = 0.03. It is expected to be able to improve health services to the community through various methods, both health counseling to reduce maternal mortality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».