Pengaruh Pendidikan Kesehatan Triase START terhadap Penanganan Pra Rumah Sakit Korban Label Kuning pada Anggota BPBD Kabupaten Bondowoso
Notice bibliographique
Résumé
Pendahuluan: Pra rumah sakit merupakan perawatan medis darurat yang di berikan kepada korban sebelum datang ke rumah sakit, salah satunya pada korban pasca bencana dimana penanggulangan ini bertujuan untuk mencegah kehilangan jiwa dan mengurangi penderitaan pasien. Pendidikan kesehatan Triase START merupakan salah satu upaya dalam peningkatan kemampuan penanganan pra rumah sakit. Metode: Penelitian ini menggunakan jenis metode preexperiment dengan pendekatan pre test post test group desain yaitu terkait sebelum diberikan edukasi dan pelatihan serta sesudah diberikan edukasi dan pelatihan. Hasil Penelitian: Hasil penelitian menunjukkan bahwa kemampuan penanganan pra rumah sakit korban label kuning sebelum diberikan pendidikan kesehatan triase START yaitu berada dalam kategori cukup dengan persentase 56,0 %, sedangkan kemampuan penanganan pra rumah sakit korban label kuning setelah diberikan pendidikan kesehatan triase START yaitu didalam kategori baik dengan persentase 53,0 %. Didapatkan pula hasil uji Wilcoxon terlihat nilai significant yakni sebesar 0,000. Sehingga nilai p adalah 0,000 < 0,05, maka ditetapakan bahwa bahwa H1 diterima yakni terdapat pengaruh pendidikan kesehatan triase START terhadap kemampuan pra rumah sakit korban label kuning pada anggota BPBD Kabupaten Bondowoso. Diskusi: Pen-didikan kesehatan Triase START diharapkan mampu meningkatkan kemampuan penanganan anggota BPBD dalam memilih korban saat bencana secara tepat dalam penanganan yang merupakan tindakan pra rumah sakit.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».