Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Deteksi Dini Kanker Leher Rahim di Kecamatan Gisting Kabupaten Tanggamus Lampung
Bibliographic record
Abstract
Kanker leher rahim merupakan masalah kanker kedua yang paling banyak ditemukan hampir diseluruh dunia dengan lebih dari 500.000 kasus baru dan 250.000 kematian. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor apakah yang memengaruhi deteksi dini kanker leher rahim di wilayah kecamatan Gisting kabupaten Tanggamus Lampung.Jenis penelitian ini merupakan kuantitatif dengan rancangan cross sectional . Populasi seluruh PUS berjumlah 3795 orang dan sampel yang digunakan berjumlah 362 orang. Data dianalisa menggunakan uji regresi logistic . Sebagian besar reponden tidak melakukan deteksi dini kanker leher rahim yaitu 295 responden (81,5%) dari 362 responden seluruhnya. Tidak ada hubungan dukungan suami ( p-value 1,000), pengetahuan ( p-value 0,357) dengan deteksi dini kanker leher rahim di wilayah kecamatan Gisting kabupaten Tanggamus Lampung tahun 2016. Hubungan yang paling dominan pada kanker leher rahim dengan deteksi dini kanker leher rahim di wilayah kecamatan Gisting kabupaten Tanggamus Lampung tahun2016 adalah status ekonomi dengan p-value < 0,001; OR 6,8. Disarankan bagi puskesmas Gisting untuk menyosialisasikan pemeriksaan IVA dan Papsmaer gratis bagi peserta BPJS dan lebih meningkatkan kegiatan sosial dengan pemeriksaan IVA gratis bagi masyarakat serta lebih meningkatkan penyuluhan kepada masyarakat sehingga timbul kepercayaan masyarakat agar mau melakukan pemeriksaan IVA dan papsmear dengan menghadirkan teman atau kerabat yang sudah pernah melakukan deteksi dini dengan IVA maupun papsmear.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".