Manajemen Asuhan Kebidanan Antenatal Care Pada Ny ”K” dengan Hiperemesis Gravidarum Tingkat I di Puskesmas Bara-Baraya Makassar
Notice bibliographique
Résumé
Pendahuluan Hiperemesis gravidarum adalah mual muntah yang berlebihan dan salah satu komplikasi kehamilan yang mempengaruhi status kesehatan ibu dan tumbuh kembang janin. Mual dan muntah merupakan gangguan yang paling sering di jumpai pada awal kehamilan yang diklasifikasikan dalam tiga tingkatan yakni tingkat I (ringan), tingkat II (sedang), tingkat III (berat). World health organization (WHO) (2015) melaporkan kasus ibu hamil yang mengalami hiperemesis gravidarum meningkat 30,1% insidennya terjadi di Swedia 0,3%, California 0,55 %, di Canada 0,8%, di China 10,8%, di Norwegia 0,9%, di Pakistan 2,2% dan di Turki 1,9% (Nurhidayanti, Sitti Saleha, Zelna Yuni Andriyani 2023). Metode Penelitian ini bertujuan untuk melaksanakan Manajemen Asuhan Kebidana Antenatal pada ibu dengan Hiperemesis Gravidarum Tingkat I di Puskesmas Bara-Barayya Makassar. Studi kasus yang dilakukan pada Ny”K” yaitu sesuai dengan kebutuhan klien dan kewenangan bidan dengan melakukan manajemen asuhan kebidanan 7 langkah varney dan dokumentasi dalam bentuk SOAP. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Ny”K” dengan Hiperemesis Gravidarum Tingkat I mengungkapkan keluham mual muntah berlebihan dan nafsu makannya menurun disertai pusing dan nyeri ulu hati hingga menganggu aktivitasnya. Kesimpulan Setelah melakukan kunjugan rumah sebanyak 6 kali Ny”K” tidak lagi mengalami mual dan muntah, nafsu makanya kembali normal, keadaan umum baik, tingkat kesadaran composmentis, tanda-tanda vital dalam batas normal dan pada pemeriksaan fisik tidak ditemukan kelainan
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».