Diagnosa Penyakit Chikungunya Menggunakan Metode Certainty Factor
Notice bibliographique
Résumé
Chikungunya is a disease caused by the Chikungunya virus (CHIKV) transmitted by Aedes aegypti and Aedes albopictus mosquitoes. Some of the symptoms are sudden fever, chills, pain in the joints, muscle pain in the neck, shoulders and limbs, rash. Treatment of sufferers is aimed at complaints and symptoms that arise and the drugs given are generally only to relieve existing symptoms, such as giving Antipyretic drugs to relieve fever, Antiemetic drugs to relieve nausea / vomiting, or Analgetics to relieve joint pain only, from these problems many people also do not understand the handling of chikungunya disease, therefore it is necessary to have a system that can collect information to collect information and conduct counseling activities on the treatment of Chikungunya disease to the general public and especially to the elderly to provide knowledge about Chikungunya disease using the Certainty Factor method. The purpose of this research is to provide information and knowledge to the public about Chikungunya Disease Treatment and the Elderly know the medicine for Chikungunya Disease treatment. From the results of applying the certainty factor method to diagnose chikungunya disease, it can be obtained that the diagnosis result is acute chikungunya disease with a confidence level of 95.19%.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».