PENGARUH KOMPRES AIR HANGAT DAN AIR DINGIN TERHADAP NYERI TULANG BELAKANG IBU HAMIL TRIMESTER III DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS RAJAPOLAH TAHUN 2018
Bibliographic record
Abstract
Penatalaksanaannyeripadapunggung saat kehamilan bervariatif seperti penatalaksanaan farmakologimaupunnon farmakologis, Efek fisiologis kompres hangat dapat meredakan nyeri dengan merileksasi otot, memiliki efek sedatif dan meredakan nyeri dan kompres dingin dapat membuat area menjadi mati rasa, memperlambat kecepatan hantaran syaraf sehingga memperlambat aliran impuls nyeri. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk membandingkan tingkat nyeri punggung ibu hamil trimester 3 setelah dilakukan kompres air hangat dan air dingin. Metode penelitian yang digunakan adalah quasi eksperimen tipe non-equivalent control group design. Sampel pada penelitian ini adalah ibu hamil trimester 3 yang memeriksakan kandungannya di wilayah kerja Puskesmas Rajapolah dan mengeluh sakit punggung dengan teknik accidental sampling jumlah sampel sebesar 56 orang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai intensitas nyeri punggung pada perlakukan kompres hangat sebesar 1.61 sementara intensitas nyeri punggung pada perlakukan kompres dingin sebesar 0.57. Maka dapat diambil kesimpulan bahwa kompres dingin lebih baik dibandingkan dengan kompres hangat karena nilai rata-rata turunnya rasa sakit pada punggung sebesar 0.57. Kesimpulannya yaitu ada perbedaan tingkat nyeri sebelum dan setelah dilakukan kompres air hangat dan dingin di Wilayah Kerja Puskesmas Rajapolah, dan kompres dingin lebih baik dalam penurunan nyerinya dibandingkan dengan kompres hangat. Sarannya agar kompres dingin ini dapat diterapkan dan diajarkan kepada ibu hamil sehingga dapat membantu ibu dalam mengatasi nyeri punggungnya
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.002 |
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".