Determinants of Hypertensive People Aged 20 to 44 Years Old
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension is a multifactor disease that can be present in any age group or social-economic group and is due to the interaction of many factors. This study aims to analyze the relationship between family history, consumption of fruits and vegetables, consumption of sodium, consumption of fat, obesity, physical activity, and stress level with the incidence of 20-44 years old hypertension in Oesapa Community Health Center of Kupang City year 2020. This research is a case-control study. The sample consisted of 110 people case samples dan 110 people control samples. Sample selection of the case sample is by simple random sampling and control is by individual matching. The data analysis used was univariate analysis and bivariate analysis with chi-square. The result of the study showed that there is a relationship between family history (p=0,000), fruits and vegetable consumption (p=0,004), fat consumption (p=0,000), obesity (p=0,000), physical activity (p=0,000), and stress level (p=0,000) with the incidence of hypertension aged 20-44 years, while sodium consumption (p=1,000) variable has no relationship with the incidence of hypertension aged 20-44 years.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».