FAKTOR PENYEBAB ANEMIA DEFISIENSI BESI PADA IBU HAMIL DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS BONGO NOL KABUPATEN BOALEMO
Bibliographic record
Abstract
Ibu hamil merupakan salah satu kelompok berisiko tinggi terhadap masalah gizi terutama anemia defisiensi besi, karena kebutuhan zat besi (Fe) meningkat secara signifikan selama kehamilan. Salah satu faktor penyebab masih tingginya anemia defisiensi besi pada ibu hamil adalah rendahnya kepatuhan ibu hamil dalam mengkonsumsi tablet Fe. Penelitian ini dilakukan pada ibu hamil risiko tinggi di wilayah kerja Puskesmas Bongo Nol Kabupaten Boalemo. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui hubungan kepatuhan ibu hamil dalam mengkonsumsi zat besi dengan kejadian anemia. Jenis penelitian yang digunakan adalah observasional analitik dengan pendekatan cross sectional. Populasi adalah seluruh ibu hamil yang datang memeriksakan kehamilannya dan memperoleh tablet Fe di Wilayah Kerja Puskesmas Bongo Nol Kecamatan Paguyaman Kabupaten Boalemo yang berjumlah 99 orang. Sampel diperoleh sebanyak 56 orang yang diambil dengan menggunakan teknik purposive sampling. Data dikumpulkan melalui metode wawancara dengan instrumen berupa lembar observasi. Analisis data menggunakan uji Chi-Square. Hasil penelitian menunjukan bahwa sebagian besar ibu hamil tidak patuh dalam mengkonsumsi zat besi yakni berjumlah 35 orang (62,50%), kejadian anemia pada ibu hamil berjumlah 36 orang (64,29%), dan terdapat hubungan yang signifikan antara kepatuhan ibu hamil dalam mengkonsumsi zat besi dengan kejadian anemia (p=0,044). Disarankan kepada pihak puskesmas dan tenaga kesehatan agar mengoptimalkan kegiatan sosialisasi tentang pentingnya konsumsi zat besi pada ibu hamil risiko tinggi.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".