FAKTOR-FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN PERILAKU PENCEGAHAN TUBERCULOSIS PADA KELOMPOK RESIKO TINGGI DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS PASAR IKAN KOTA BENGKULU 2016
Bibliographic record
Abstract
Tuberkulosis adalah masalah kesehatan, baik dari segi angka kematian (mortalitas) maupun tingkat kejadian penyakit (morbiditas). Tuberkulosis adalah infeksi menular yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium Tuberculosis. Status kesehatan masyarakat dipengaruhi oleh empat faktor, yaitu lingkungan, perilaku, kesehatan dan keturunan. Dari keempat faktor tersebut, faktor lingkungan dan perilaku merupakan faktor terbesar yang mempengaruhi derajat kesehatan masyarakat. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengan perilaku pencegahan TB pada kelompok berisiko tinggi di wilayah Puskesmas Pasar Ikan di Kota Bengkulu pada tahun 2016. Jenis penelitian ini adalah penelitian analitik dengan rancangan cross sectional. Populasi penelitian adalah orang yang tinggal dengan pasien TB di Puskesmas Pasar Ikan di kota Bengkulu, jumlah sampel diambil secara teknis sampel Jenuh. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner, analisis data dengan analisis univariat dan bivariat dengan Chi-Square pada α = 0,05%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sikap memiliki korelasi dengan perilaku pencegahan TB dengan hasil ρ = 0,017 <α = 0,05%, pengetahuan yang terkait dengan perilaku pencegahan TB dengan hasil ρ = 0,046 <α = 0,05% dan jenis kelamin tidak terkait dengan TBC perilaku pencegahan dengan hasil ρ = 0,763> α = 0,05%. Diharapkan orang dapat lebih meningkatkan pengetahuan, sikap dan perilaku terhadap pencegahan tuberkulosis, agar terhindar dari penyakit tuberkulosis.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.004 |
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".