Gambaran Tingkat Pengetahuan Masyarakat Dalam Pengobatan Gastritis Di Dusun Pringgolayan Banguntapan Bantul
Notice bibliographique
Résumé
According to the World Health Organization (WHO) in 2020, the largest gastritis sufferers occurred in Canada as much as 35%, China 31%, France 29.5%, Japan 14.5% while Indonesia reached 40.8%. Patients with gastritis in Indonesia reached 274,396 patients out of 238,452,952 population. The increase in incidence is influenced by a lifestyle that pays less attention to health. The majority of public knowledge about gastritis treatment is still in the poor category. This study aims to determine the description of the level of public knowledge in the treatment of gastritis in Pringgolayan Hamlet Banguntapan Bantul. The research method used descriptive observational with sampling using purposive sampling with a population of 2,931 people and a sample of 100 respondents. The data observed included the level of knowledge in the treatment of gastritis in Pringgolayan Hamlet. The data were then analyzed descriptively with the level of knowledge of good, sufficient, and less. The results of the study on the description of the level of knowledge of the community in the treatment of gastritis showed that the level of knowledge of respondents in the good category 51 respondents (51%), sufficient knowledge 44 respondents (44%), and less knowledge 5 respondents (5%). Based on the research that has been carried out, it can be concluded that the majority of people's knowledge level in the treatment of gastritis is good.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».