Gambaran Pelaksanaan Imunisasi Baduta (Booster) Sebagai Upaya Pencegahan Penyakit Menular Di Puskesmas Peterongan Dan Puskesmas Mayangan Di Kabupaten Jombang
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,007 |
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 ».