PROGRAM KEMITRAAN MASYARAKAT “PENANGGULANGAN TUBERCULOSIS (TB) MENGGUNAKAN MODEL INTERAKSI GUNA MENCEGAH KEJADIAN DROP OUT (DO) DI SURABAYA”
Bibliographic record
Abstract
awa Timur merupakan penyumbang kedua kasus tuberkulosis positif di Indonesia setelah Jawa Barat dengan tingkat keberhasilan pengobatan mencapai 90%. Walaupun cakupan keberhasilan pengobatan telah mencapai target WHO, namun ada kecenderungan pasien berhenti minum obat (drop out) karena ada perbaikan gejala dalam 2-4 minggu. Dukungan kader kesehatan merupakan salah satu strategi meningkatkan kepatuhan pasien terhadap pengobatan. Program pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas kader kesehatan sebagai upaya penanggulangan Tuberkulosis dalam pencegahan kejadian drop out. Metode yang digunakan melalui pelatihan pada Kader Tuberkulosis selama 6 kali pertemuan dalam 6 minggu dengan memberikan informasi memadai terkait penyakit tuberkulosis berdasarkan model interaksi kader-pasien yang mengacu pada teori sistem interaksi Imogene King. Wilayah Kerja Puskesmas yang dijadikan mitra adalah Puskesmas Perak Timur dan Tanah Kali Kedinding Surabaya yang termasuk dalam 10 besar wilayah dengan kejadian tuberkulosis tertinggi di Kota Surabaya. Analisis data menggunakan uji wilcoxon signed rank test untuk mengukur kemampuan kader sebelum dan setelah pelatihan. Diperoleh hasil tidak didapatkan perbedaan pengetahuan sebelum dan setelah pelatihan (p=0,157). Terdapat perbedaan sikap dalam pencegahan penularan (p=0,029), sikap dalam pemenuhan nutrisi (p=0,000), self efficacy (p=0,000) dan motivasi kader (p=0,000) sebelum dan setelah diberikan pelatihan. Pelatihan terbukti dapat meningkatkan kemampuan kader dalam upaya mencegah kejadian drop out TB di Surabaya.
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 | 0.003 | 0.006 |
| 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 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 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".