HUBUNGAN RIWAYAT PAPARAN PESTISIDA DENGAN KEJADIAN GOITER PADA ANAK SEKOLAH DASAR DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS KLUWUT KECAMATAN BULAKAMBA KABUPATEN BREBES
Bibliographic record
Abstract
Tingginya penggunaan pestisida dapat menyebabkan pencemaran lingkungan, keracunan dan terakumulasi pada produk pertanian, sehingga berdampak buruk terhadap kesehatan. Pestisida menyerang sistem syaraf, hati, perut, sistem kekebalan dan keseimbangan hormonal. Kabupaten Brebes sebagai produsen bawang merah terbesar di Indonesia terdapat ± 700 merk pestisida dan merupakan daerah endemis GAKI. Prevalensi goiter tertinggi di Wilayah Kerja Puskesmas Kluwut, sebesar 107 anak positif goiter (68,6%). Tujuan penelitian untuk mengetahui hubungan antara riwayat paparan pestisida dengan kejadian goiter pada anak sekolah dasar di Wilayah Kerja Puskesmas Kluwut Kecamatan Bulakamba Kabupaten Brebes.
 Jenis penelitian merupakan observasional analitik dengan desain kasus kontrol. Pengambilan sampel dengan metode random sampling dengan 45 kasus dan 45 kontrol. Analisis data menggunakan Chi-square dengan Convidence Interval 95%.
 Hasil penelitian menunjukkan tidak ada hubungan antara kebiasaan bermain anak (p=0,302;OR=3,89), keterlibatan anak dalam kegiatan pertanian (p=0,408;OR=1,86), penggunaan APD (p=0,697;OR=0,739), keberadaan bawang di dalam rumah (p=0,82;OR=1,23), keberadaan pestisida di dalam rumah (p=0,83;OR=1,2), personal hygiene anak setelah terlibat dalam kegiatan pertanian (p=0,59;OR=0,51). Terdapat hubungan antara keterlibatan anak dalam kegiatan membersihkan bawang (p=0,01;OR=3,89), mengikat bawang (p=0,037;OR=4,74), dan personal hygiene anak setelah bermain (p=0,04;OR=3,06). Variabel keterlibatan anak dalam kegiatan membersihkan bawang, mengikat bawang, dan personal hygiene anak setelah bermain berpengaruh terhadap kejadian goiter. Upaya meminimalisasi dampak pajanan pestisida dengan menggunakan APD saat terlibat pertanian dan melakukan personal hygiene dengan benar.
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 | 0.015 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; 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".