Classification Of Diseases In Patients Based On Factors Environment Using The K-Means Algorithm At Puskesmas Subdistrict Selesai
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Diseases caused by the environment are disease phenomena caused by the relationship between humans and environmental factors. Diseases that occur due to the environment that must be known by the public are such as ISPA, dermatitis, diarrhea, pulmonary TB, and so on. In the area of the Kecamatan Selesai, there are still many environmental conditions Not yet such as damaged roads and smoke from factories that cause air pollution, so with condition environment like This can affect public health. Puskesmas Selesai is Public health center Which located in region Kecamatan Selesai. The data of patients seeking treatment at this puskesmas are only used archives and to view the patient's medical history. The public should know about symptoms of the disease in order to get appropriate services. In data mining techniques for clustering patient disease data can be used as new information useful for puskesmas or related as material counseling to society. The purpose of this study is to analyze the results of the application of data mining using K-Means Clustering in grouping patient diseases based on the environment with age, village and disease diagnoses variables.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle