Potensi Kader Posyandu sebagai Tenaga Skrining Early Childhood Caries (ECC) Tidak Terawat
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early Childhood Caries (ECC) is a significant health problem. Untreated ECC can have substantial impacts on individuals and communities, causing pain, disrupting functions, hindering the child's growth process, affecting the child's weight, and influencing the child's developmental progress, ultimately reducing the quality of life for the child. Preventive efforts for untreated ECC include activities such as ECC screening, allowing for prompt intervention in cases of untreated ECC. Non-dental health personnel, such as community health workers, are alternative resources that can be empowered to participate in screening for untreated ECC using pufa Index. Purpose: to analyze the level of validity and reliability of community health workers in conducting screening for untreated ECC using the pufa index. Methods: The research design involves diagnostic testing with a cross-sectional approach, and samples are taken from children in community health posts using simple random sampling. The study is conducted in the working area of the Sijunjung Health Center, Sijunjung District, West Sumatra. Results: The reliability of cumulative PUFA examinations by Community health workers with a Kappa value of 0.88 is considered a very strong level of agreement. The sensitivity and specificity values of cumulative PUFA are 96% and 94%, respectively, which indicate excellent diagnostic values. This means that Community health workers demonstrate a very strong level of agreement and excellent accuracy in diagnosing untreated ECC using the PUFA index in young children. Conclusion: Community health workers have great potential to be empowered as personnel for screening untreated ECC using pufa index.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,016 | 0,003 |
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 ».