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Enregistrement W4416259135 · doi:10.25311/jpkk.vol4.iss1.1778

Socialisation of the Use of the Healthy Indonesiaku (ASIK) Application for Reporting Complete Routine Immunisation Coverage in Pekanbaru City

2024· article· en· W4416259135 sur OpenAlexaboutno aff
C. T. N. F. Iskandar, Hetty Ismainar, Anusirwan Anusirwan

Notice bibliographique

RevueJurnal Pengabdian Kesehatan Komunitas · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChristian ministryImmunizationIndonesianQuarter (Canadian coin)SocializationSample (material)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My Indonesian Sehat Application (ASIK) is an application developed by the Indonesian Ministry of Health to strengthen immunization data. However, the limited knowledge of health workers in using the ASIK application resulted in reported immunization coverage up to the third quarter reaching 32,62% whereas manual immunization coverage date reached 62,80%. For Pekanbaru City, the manual immunization coverage date is 51,57% and ASIK 21,22%, so there is a large gap. The aim of this service is to increase health workers' knowledge regarding the use of the ASIK application for complete routine immunization coverage reports. The method used in socialization activities is carried out online by holding Zoom Meetings. Evaluation of knowledge results using a quantitative type of research, quasy design-one group pre-test and post-test experiment. The total sample of 21 respondents was taken using total sampling techniques, questionnaire measuring tools. Data analysis used the paired t-test. The results of this research show that there is a significant effect of providing socialization on the ASIK Application on increasing PJ's knowledge of the immunization program in using the ASIK Application with (pvalue=0.000). ASIK application socialization activities can be carried out continuously, not only to immunization program PJs but also to all immunization program PJs, midwives and cadres not only in Pekanbaru City but also covering all regencies in Riau Province. Abstrak Sanitasi merupakan faktor penting dalam kesehatan masyarakat tidak terkecuali bagi masyarakat pesisir. Salah satu masalah dalam kesehatan lingkungan pada masyarakat Indonesia termasuk pada masyarakat pesisir adalah jamban keluarga yang dapat berdampak buruk pada status kesehatan masyarakat. Tujuan pengabdian ini adalah untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan Masyarakat Pesisir tentang pengelolaan limbah cair rumah tangga. Sasaran kegiatan pengabdian ini yaitu masyarakat Dusun Babana Pantai yang sering Buang Air Besar di pantai sebanyak 20 orang. Metode pengabdian yang digunakan adalah Ceramah Tanya Jawab dan Demonstrasi. Tahapan kegiatan pengabdian dimulai dengan edukasi tentang stop buang air besar sembarangan, kemudian dilanjutkan dengan Demonstrasi Pembuatan Drumpicon (Drum Ipal Consentrat) dan yang terakhir adalah edukasi pengelolaan limbah cair rumah tangga. Peserta sangat bersemangat mengikuti kegiatan yang ditandai dengan kehadiran peserta tepat waktu dan keaktifan dalam memberikan pertanyaan. Hasil pengabdian: setelah dilakukan edukasi, 90% peserta memiliki pengetahuan yang baik tentang stop buang air besar sembarangan dan 85% peserta memiliki pengetahuan yang baik tentang pengelolaan limbah cair rumah tangga. Terbentuk 1 Drumpicon percontohan di salah satu rumah warga yang diharapkan dapat memotivasi rumah tangga yang lain untuk tidak buang air besar sembarangan.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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