HUBUNGAN DUKUNGAN KELUARGA DENGAN PEMILIHAN PENOLONG PERSALINAN PADA IBU HAMIL DI DESA MEKAR JAYA WILAYAH KERJA PUSKESMAS CAMPAKA KAB. CIANJUR PROV. JAWA BARAT
Notice bibliographique
Résumé
Latar Belakang: Indonesia adalah salah satu Negara dengan AKI dan AKB tertinggi di Asia. AKI di Kab. Cianjur pada tahun 2020 yaitu 22 kasus kematian ibu atau 56,83 per 100 ribu kelahiran hidup. Berbagai upaya telah dilakukan untuk mereduksi AKI di Indonesia antara lain meningkatkan pertolongan persalinan oleh tenaga profesional.Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan dukungan keluarga dengan pemilihan penolong persalinan pada ibu hamil di Desa Mekar Jaya Wilayah Kerja Puseksmas Campaka.Metode: Penelitian ini menggunakan survey analitik dengan pendekatan cross-sectional. Teknik pengambilan sampel secara total sampling. Responden penelitian ini 47 orang. Dukungan keluarga dan pemilihan penolong persalinan diukur dengan kuesioner. Analisa data menggunakan uji statistic Chi-square. Hasil: Responden yang tidak mendapat dukungan keluarga yang memilih penolong persalinannya oleh non nakes (dukun) 17 responden (77,3%), dan yang memilih penolong persalinannya oleh nakes (bidan) 5 responden (22,7%). Ibu hamil yang mendapat dukungan keluaga yang memilih penolong persalinannya oleh non nakes 7 responden (28,0%) dan yang memilih penolong persalinannya oleh nakes (bidan) 18 responden (72,0%). Hasil uji Chi Square menunjukkan hasil P Value 0, 001 < α (0,05) dengan nilai keeratan 0,492.Keimpulan: Ada hubungan antara dukungan keluarga dengan pemilihan penolong persalinan pada ibu hamil di Desa Mekar Jaya Wilayah Kerja Puseksmas Campaka.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».