FAKTOR - FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN KEJADIAN POSTPARTUM BLUES DI KLINIK PRATAMA WILAYAH KERJA PUSKESMAS PAYUNG SEKAKI KOTA PEKANBARU
Bibliographic record
Abstract
Angka kejadian postpartum blues dibeberapa negara seperti Jepang 15-50%, Amerika Serikat 27%, prancis 31,7%, Nigeria 31,3% dan Yunani 44,5% (Curry, 2008). Angka kejadian postpartum blues di Asia cukup tinggi dan sangat bervariasi antara 2685%, sedangkan di Indonesia angka kejadian postpartum blues antara 50-70% dari wanita pasca persalinan. Di Indonesia salah satunya di Provinsi Riau tepatnya di Kota Pekanbaru sekitar 16,7%. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengan kejadian postpartum blues di Klinik Pratama Wilayah Kerja Puskesmas Payung Sekaki Kota Pekanbaru Tahun 2017. Penelitian ini dilaksanakan di 3 Klinik Pratama yang di Wilayah Kerja Puskesmas Payung Sekaki pada bulan September 2016 s/d Juli 2017. Sampel penelitian ini adalah 45 orang ibu postpartum di 3 Klinik Pratama yang diambil secara accidental sampling. Jenis penelitian ini adalah survey analitik dengan desain penelitian cross sectional. Analisa data dilakukan secara univariat dan bivariat dengan menggunakan uji chi square dan dengan bantuan komputerisasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari 45 orang ibu postpartum terdapat 12 orang (26,7%) ibu yang mengalami postpartum blues dan 33 orang (73,3%) yang tidak mengalami postpartum blues. Hasil penelitian ini juga menunjukkan adanya hubungan antara umur (p =0,007), dan paritas (p =0,001) dengan kejadian postpartum blues serta menunjukkan tidak adanya hubungan antara jenis persalinan (p =0,933), penghasilan (p =1,000) dan kesiapan menjadi ibu (p =1,000) dengan kejadian postpartum blues. Saran kepada tenaga kesehatan yaitu deteksi atau screening adanya kemungkinan terjadinya postpartum blues kepada semua ibu postpartum dan jadikan screening tersebut menjadi bagian dari pengkajian tetap pada ibu postpartum.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.005 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".