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Enregistrement W4386172204 · doi:10.31869/mi.v17i2.4576

HUBUNGAN TINGKAT KECEMASAN IBU YANG MEMPUNYAI ANAK USIA 1-2 TAHUN DENGAN KELENGKAPAN IMUNISASI DASAR

2023· article· id· W4386172204 sur OpenAlexaff
Nova Rita, Mandria Yundelfa, Sri Ayu Nurmadiah

Notice bibliographique

RevueMenara Ilmu · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Satisfaction
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Terdapat 20 juta anak di dunia yang tidak mendapatkan imunisasi lengkap, bahkan ada yang tidak mendapatkan imunisasi sama sekali. Data Puskesmas Nanggalo tahun 2020 didapatkan 54,8% bayi yang mendapatkan imunisasi lengkap, dibandingkan tahun 2019 terjadi penurunan 90,7%. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui Hubungan Tingkat Kecemasan Ibu yang Mempunyai Anak Usia 1-2 Tahun dengan Kelengkapan Imunisasi Dasar Dimasa Pandemi Covid-19 di Wilayah Kerja Puskesmas Nanggalo Padang Tahun 2021. Jenis penelitian ini adalah analitik korelasi dengan pendekatan Cross Sectional. Penelitian ini telah dilaksanakan di Wilayah Kerja Puskesmas Nanggalo Padang pada tanggal 29 Juli sampai 07 Agustus 2021. Populasi dalam penelitian ini sebanyak 669 orang, dan responden sebanyak 87 orang. Teknik pengambilan sampel yang digunakan Purpusive Sampling. Analisa data yang digunakan yaitu analisa univariat dan bivariat. Hasil penelitian didapatkan imunisasi tidak lengkap lebih dari separoh yaitu 64%, tingkat kecemasan ringan 41,4%. Hasil uji statistik menggunakan uji chi-square didapatkan p= 0,010 (p ≤ 0,05) artinya terdapat hubungan bermakna antara tingkat kecemasan ibu yang mempunyai anak usia 1-2 tahun dengan kelengkapan imunisasi dasar dimasa pandemi Covid-19 di Wilayah Kerja Puskesmas Nanggalo Padang tahun 2021. Diharapkan kepada pihak Puskesmas untuk memikirkan cara kreatif (online/bingkisan kecil) sehingga penyuluhan berhasil dilakukan dan ibu datang ke Puskesmas untuk melakukan imunisasi. Kata Kunci: Tingkat Kecemasan; Imunisasi Dasar

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,007

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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