PENGEMBANGAN ASUHAN KOMUNITAS PADA LANSIA DENGAN PENDEKATAN KOMPLEMENTER PENGGUNAAN REBUSAN DAUN ALPUKAT DALAM PENURUNAN HIPERTENSI
Notice bibliographique
Résumé
Tekanan darah tinggi kronis (hipertensi) adalah penyakit yang umum di kalangan lansia. Salah satu penyebab kematian yang paling umum adalah hipertensi. Hipertensi merupakan salah satu kesulitan pada lansia karena menimbulkan dan merupakan faktor gagal jantung dan penyakit jantung koroner. Baik metode farmakologis dan non-farmakologis dapat digunakan untuk mengobati hipertensi. Rebusan daun alpukat non-farmakologis telah digunakan dalam penelitian selama bertahun-tahun dan sudah tersedia. Dalam asuhan ini, rebusan daun alpukat digunakan sebagai pengobatan tambahan untuk lansia dengan hipertensi.
 Untuk memulai, proses evaluasi, pemeriksaan, dan pemberian perawatan komplementer digunakan bersama dengan pendekatan studi kasus dengan desain deskriptif.
 Terdapat penurunan tekanan darah pada lansia setelah intervensi rebusan daun alpukat dibandingkan dengan rata-rata sebelum intervensi 171/101mmHg dan rata-rata pasca intervensi 148/89mmHg. Penurunan rata-rata adalah 23/12 mmHg. Rebusan daun alpukat membantu menurunkan tekanan darah.
 Rebusan daun alpukat ini diharapkan dapat digunakan sebagai antihipertensi dan sebagai pengobatan sendiri untuk menurunkan tekanan darah melalui penelitian selanjutnya pada rebusan daun alpukat ini di bidang medis.
 
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,099 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».