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Enregistrement W7047570421

Gambaran Pelaksanaan Imunisasi Baduta (Booster) Sebagai Upaya Pencegahan Penyakit Menular Di Puskesmas Peterongan Dan Puskesmas Mayangan Di Kabupaten Jombang

2020· dissertation· id· W7047570421 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversitas Airlangga Repository (Universitas Airlangga) · 2020
Typedissertation
Langueid
DomaineEngineering
ThématiquePhotocathodes and Microchannel Plates
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursing scienceQualitative researchResearch method
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Masih banyak puskesmas di Kabupaten Jombang yang cakupan imunisasinya belum mencapai target, beberapa diantaranya Puskesmas Peterongan dan Puskesmas Mayangan. Sehingga masih perlu dilakukan evaluasi yang mendalam terkait permasalahan tersebut, dengan demikian dapat dilakukan tindakan intervensi yang tepat.
\n
\nPelaksanaan program imunisasi baduta (booster) di Puskesmas Peterongan dan Puskesmas Mayangan telah sesuai dengan pedoman yang ada. Namun masih ada yang perlu di evaluasi terkait kendala dan hambatan dalam pelaksanaannya sehingga dapat diperoleh solusi yang tepat untuk memecahkan permasalahan yang ada. Berdasarkan hasil yang diperoleh, permasalahan yang ditemukan adalah tingginya kekhawatiran ibu terhadap efek samping imunisasi, anggapan masyarakat bahwa imunisasi dasar saja sudah cukup, rendahnya komitmen bidan desa terhadap pelaksanaan program imunisasi, masih rendahnya dukungan masyarakat (tokoh agama, tokoh masyarakat, dll) dalam pelaksanaan program imunisasi
\n
\nDinas Kesehatan Kabupaten Jombang telah melaksanakan strategi promosi kesehatan. Diharapkan strategi yang dilakukan mampu berkembang dan inovatif untuk pelaksanaan imunisasi yang lebih baik.
\nRekomendasi promosi kesehatan yang diberikan dianalisis berdasarkan Piagam Ottawa Charter

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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