Faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Metode Kontrasepsi pada Wanita Usia Subur di Wilayah Kerja Puskesmas Darul Azhar Batulicin Kabupaten Tanah Bumbu Tahun 2022
Notice bibliographique
Résumé
Metode kontrasepsi pada wanita usia subur terbagi menjadi dua yaitu Metode kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) dan Non MKJP. Tujuan penelitian untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi pemilihan metode kontrasepsi pada wanita usia subur. Metode penelitian ini menggunakan rancangan case control, sampel dalam penelitian ini sebanyak 196 responden dibagi menjadi dua kelompok yaitu kelompok kasus 98 responden dan kelompok kontrol 98 responden dengan menggunakan tehnik purposive sampling. Instrumen yang digunakan berupa kuesioner pengetahuan, sikap, dukungan suami dan peran tenaga kesehatan. Hasil penelitian analisis bivariat menggunakan komogorov-smirnov pada usia dan pendidikan didapatkan nilai p value < 0,05, hasil uji analisis chi-square pekerjaan didapatkan nilai p value < 0,05 dan hasil uji analisis fisher’s pengetahuan, sikap, dukungan suami dan peran tenaga kesehatan didapatkan nilai p value < 0,05 artinya H0 ditolak dan H1 diterima. Selanjutnya hasil analisis multivariat menggunakan uji regresi logistik berganda pada usia dengan nilai OR =0,385, pendidikan dengan nilai OR =2,239. Kesimpulan dalam penelitian ini terdapat faktor pendidikan memilki OR 2,239 kali lebih beresiko terhadap pemilihan metode kontrasepsi pada wanita usia subur. Disarankan kepada puskesmas untuk mengadakan promosi kesehatan agar akseptor mudah mengambil keputusan dalam memilih metode kontrasepsi khususnya kepada mereka yang mempunyai pendidikan SD-SMP/Sederajat.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,014 | 0,001 |
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 ».