HUBUNGAN STATUS IMUNISASI DAN PERAN PETUGAS IMUNISASI DENGAN KEJADIAN CAMPAK DI KABUPATEN MUNA
Bibliographic record
Abstract
Campak merupakan salah satu penyakit menular yang masih menjadi masalah kesehatan dan banyak terjadi pada bayi dan anak. Terjadi KLB campak di Kabupaten Muna di beberapa wilayah Puskesmas pada tahun 2017 dan banyak menyerang anak-anak. Tujuan: Penelitian adalah untuk mengetahui hubungan antara status imunisasi dan peran petugas imunisasi dengan kejadian campak di Kabupaten Muna. Metode: Jenis penelitian ini adalah kuantitatif dengan desain case control. Populasi adalah semua penderita campak tahun 2017. Sampel dalam penelitian ini adalah 95 kasus dan 95 kontrol. Data dikumpulkan dengan menggunakan kuisioner, wawancara dan dianalisis secara deskriptif, inferensial dan epidemiologi. Hasil : Hasil penelitian diperoleh bahwa status imunisasi berhubungan dengan kejadian campak di Kabupaten Muna dimana X2 hitung > X2 tabel (62,043 > 3,841), dengan OR: 29,963 ; CI95%; 10,171- 88,274, dan peran petugas imunisasi tidak berhubungan dengan kejadian campak di Kabupaten Muna dimana diperoleh nilai X2 hitung < X2 tabel (1,604< 3,841) dengan OR: 0,635; CI95%: 0,339-1,188. Kesimpulan: Untuk mendapatkan kekebalan dari penyakit campak anak harus mendapatkan imunisasi campak pada usia 9 bulan, 24 bulan dan pada saat kelas 1 SD, peran petugas juga sangat diperlukan terutama pada manajemen rantai vaksin dan pelaksanaan posyandu.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".