Berat Badan Lahir, Panjang Badan Lahir, dan Jenis Kelamin Sebagai Faktor Kejadian Stunting di Provinsi Banten
Notice bibliographique
Résumé
Stunting masih menjadi masalah kesehatan masyarakat utama di Indonesia meskipun prevalensinya menunjukkan penurunan secara bertahap. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara berat badan lahir, panjang badan lahir, dan jenis kelamin bayi dengan kejadian stunting pada balita di Provinsi Banten. Penelitian deskriptif kuantitatif ini menggunakan data sekunder Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) tahun 2021 dengan jumlah sampel sebanyak 3.671 balita. Berat badan lahir diklasifikasikan menjadi berat badan lahir rendah dan normal, sedangkan panjang badan lahir dibedakan menjadi <48 cm dan ≥48 cm. Analisis data dilakukan menggunakan uji chi-square. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berat badan lahir rendah berhubungan signifikan dengan kejadian stunting (p=0,001; OR=2,473). Balita dengan panjang badan lahir <48 cm memiliki risiko lebih tinggi mengalami stunting (p=0,001; OR=2,413). Selain itu, balita laki-laki lebih berisiko mengalami stunting dibandingkan perempuan (p=0,007; OR=1,238). Temuan ini menegaskan pentingnya peningkatan intervensi kesehatan ibu dan anak sejak masa kehamilan dan awal kehidupan untuk mencegah stunting.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».