Improving the Degree of Health in the Elderly Through Health Checks and Education
Notice bibliographique
Résumé
Background. The thesis focuses on the elderly as the final stage of human development and acknowledges that individuals in old age undergo various changes. The research is conducted at the Nuriah Nursing Home, located in Kecamatan Sei Lakam, Kabupaten Karimun. The purpose of the research is to identify the main health problems faced by the elderly in the nursing home, specifically the risk of declining health status. The thesis mentions specific health problems prevalent among the elderly, such as chronic kidney disease (CKD), high blood pressure, heart disease, rheumatism, paralysis, and diabetes mellitus. Purpose. This activity aims to determine the health status. Method. The method used is by conducting health checks and counseling followed by 5 elderly people.. Results. The results of this activity showed that from 5 elderly people, 1 elderly had hypertension because the elderly underwent dialysis 2 times a week. 1 elderly suffers from malnutrition. 1 elderly had dementia, and one elderly experienced long bed rest. Conclusion. . The conclusion is that 70% are all carried out / assisted by orphanage officers. Starting from bathing, clothes, chapters, and tubs. The elderly seem to understand how to improve their health status. instructional approaches to meet the specific needs of their students.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».