SELF-MANAGEMENT AND SEVERITY OF ANGINA PECTORIS AMONG CORONARY HEART DISEASE PATIENT
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of coronary heart disease (CHD) in Indonesia continues to increase. Padang ranks 10th with the most CHD patients in Indonesia. The clinical manifestation of CHD is angina pectoris. One of the efforts in minimizing angina pectoris is self- management. This study aimed to determine the relationship between self-management and the degree of angina pectoris in coronary heart disease patients at the cardiac polyclinic of RSUD dr. Rasidin Padang. This study used a quantitative research design with a cross-sectional approach. Sampling in this study used purposive sampling technique with 106 respondents. The instruments used were CSMS (Coronary self-management scale) and Canadian Cardiovascular Society angina grade (CCS). The results of univariate analysis showed that the patient's self-management was in the good range and the highest degree was in the angina II category. The bivariate analysis test using the chi-square correlation test showed a significant relationship between self-management and the degree of angina pectoris with significance 0.000 (? <0.005), meaning that there was a significant relationship between self-management and the degree of angina pectoris and coefficient relation was 0.95 (strong relation). The limitation of this study was the cross-sectional design used where the measurement of the dependent variable and the independent variable was carried out simultaneously so that it cannot prove the existence of cause and effect between the two variables. It is hoped that the hospital through health workers can increase health education in an effort to increase adequate knowledge related to self-management of coronary heart disease patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».