Edukasi Pemeriksaan Inspeksi Visual Asam Asetat (IVA) pada Wanita Usia Subur (WUS) di Wilayah Kerja Puskesmas Tanah Luas Kabupaten Aceh Utara
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer is the fourth most common cancer affecting women worldwide. Prevention and screening are by far the most effective modalities for reducing health care burden and mortality from cervical cancer. In Indonesia, cervical cancer is the second largest cancer disease after breast cancer. Many women are still unable to detect cervical cancer at an early stage for various reasons. Personal, social, cultural and structural factors are the most important barriers to cervical cancer screening. The problem-solving method used is education through presentations about IVA examinations by distributing leaflets and posters and carrying out IVA examinations. When carrying out community service activities, there were 30 women of childbearing age who attended. Community service activities carried out for two days in the Tanah Luas Community Health Center Work Area, North Aceh Regency, there was an increase in the knowledge of the community service target audience regarding IVA Examination education, the pretest evaluation of targets who had good knowledge was 40% and in the posttest evaluation good knowledge was 90%. The entire target audience (30 WUS) actively participated in the IVA examination. It is important for health workers to continue to provide information and education about the importance of VIA examinations as an effort to detect cervical cancer early.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,010 |
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 ».