Monitoring Child Growth and Development in Families at Risk of Stunting Using the Elsimil (Elektronik Siap Nikah dan Hamil) Application
Notice bibliographique
Résumé
Bondowoso Regency have 14 priority communities by 2023 to accelerate stunting reduction, and Tamanan District is host to three of the fourteen villages. The objective of this community service is to implement the Elsimil application to track the growth and development of children from families at risk of stunting. This activity is an implementation of the Contextual Learning Model for Building Villages which integrated into the Pediatric Nursing Course. The team consists of 2 pediatric nursing lecturers and 34 nursing students. The methods used including monitoring children's growth and development, performing analyses, and educating families. Interviews, weight and height checks, developmental checks, and examination of family card records and KIA books are data collecting methods which then entered into the Elsimil program. This activity's population of interest is 31 families with children under the age of two in Tamanan District, devided into 3 villages: 9 children in Sumber Anom village, 11 children in Sumber Kemuning village, and the remaining 11 children in Kemirian village. This community service held in July-August 2023. Descriptive analysis is used in data analysis. Based on weight per age, 3.2% were severely underweight, 6.5% were underweight, 87.1% were normal weight, and 3.2% were at risk of being overweight. According to body length per age, 29% were severely stunted, 19.4% were short, and 51.6% were normal. A calculation of body weight per body length, 6.5% are extremely wasted, 3.2% are wasted, 64.5% are normal, 6.5% are at risk of being overweight, 3.2% are overweight, and 16.1% are obese. The results obtained based on body mass index per age were 3.2% severely wasted, 3.2% wasted, 64.5% good nutrition (normal), 16.1% at risk of overweight, 3.2% overweight, and 9.7% obesity. We conclude that this community service could optimize children monitoring and development by assisting stunted families through Elsimil application.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».