Pengaruh Terapi Bekam Satu Titik terhadap Tingkat Tekanan Darah pada Lansia Hipertensi di Dusun Dawung Magelang
Bibliographic record
Abstract
Latar Belakang: Di Indonesia hipertensi merupakan penyebab kematian nomor tiga \nsetelah stroke dan tuberkulosis. Tahun 2008, di Kabupaten Magelang terdapat \npenderita hipertensi sebanyak 26.908 jiwa, sedangkan tahun 2014 di Dusun Dawung \nterdapat 50% lansia hipertensi. Hipertensi jika dibiarkan dapat berkembang menjadi \nkomplikasi serius bahkan menyebabkan kematian. Salah satu pengobatan alternatif \nyang dapat mengatasi hipertensi adalah bekam, karena mekanisme bekam mampu \nmembuat vaso dilatasi pada kapiler dan arteriol sehingga dapat menurunkan tekanan \ndarah. \nTujuan:Diketahui pengaruh terapi bekam satu titik terhadap tingkat tekanan darah \npada lansia hipertensi di Dusun Dawung magelang. \nMetode: Penelitian ini menggunakan metode quasi eksperimen dengan rancangan \nnon equivalent control group. Penelitian dilakukan tanggal 13 Oktober 2014 sampai \ndengan tanggal 9 Februari 2015 di Dusun Dawung Magelang. Populasinya sebanyak \n20 orang dan dibagi menjadi 2 kelompok. Pengambilan sampel menggunakan \nmetode total sampling. Uji normalitas data menggunakan shapiro wilk. Analisis data \nmenggunakan uji paired t-test dan wilcoxon. \nHasil: Hasil uji statistik dengan paired t-test yaitu p value untuk tekanan darah \nsistolik pre dan post pada kelompok intervensi sebesar p (0,002) < 0,05 dan untuk \ntekanan diastolik pre dan post kelompok intervensi yaitu p value (0,81) > 0,05. \nKesimpulan : Ada pengaruh terapi bekam satu titik terhadap tingkat tekanan darah \nsistolik pre dan post pada kelompok intervensi. \nSaran : Diharapkan lansia mau menggunakan terapi alternatif bekam untuk \nmengatasi hipertensinya.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.007 |
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".