Pengaruh Jus Mentimun (Cucumis Sativus Linn) Pada Tekanan Darah Perempuan dan Laki-Laki Dewasa
Notice bibliographique
Résumé
Hipertensi adalah suatu penyakit yang banyak dijumpai di Indonesia, dengan komplikasi perdarahan otak, gagal jantung, gagal ginjal, dan kebutaan. Penggunaan obat antihipertensi modern dapat menimbulkan efek samping, oleh karena itu, obat tradisional bisa menjadi pilihan, salah satunya buah mentimun. Buah mentimun dapat menurunkan tekanan darah. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh jus buah mentimun terhadap tekanan darah, serta membandingkan pengaruhnya terhadap tekanan darah laki-laki dan perempuan dewasa. Penelitian ini bersifat eksperimental sungguhan dengan menggunakan rancangan acak lengkap terhadap masing – masing 20 orang laki-laki dan perempuan dewasa. Variabel data yang dinilai adalah tekanan sistol dan diastol sampel (dalam mmHg) sebelum dan sesudah meminum jus buah mentimun. Data dianalisis dengan menggunakan uji “t” berpasangan sedangkan untuk membandingkan pengaruhnya terhadap laki-laki dan perempuan dewasa, digunakan uji “t” tidak berpasangan dengan α = 0.05. Pada laki-laki, tekanan darah rata-rata sesudah minum jus buah mentimun adalah 102,3/73,2 mmHg, lebih kecil daripada sebelum minum jus buah mentimun, yaitu sebesar 109,2/77,4 mmHg. Pada perempuan tekanan darah rata-rata sesudah minum jus buah mentimun adalah 98/68,3 mmHg, lebih kecil daripada sebelum minum jus buah mentimun, yaitu sebesar 106,4/74,55 mmHg (p 0,05). Pemberian jus buah mentimun dapat menurunkan tekanan darah pada perempuan dewasa dan laki-laki dewasa, dengan presentase penurunan tekanan darah yang sebanding.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».