RELATIONSHIP OF BODY INDEX (BMI) WITH PRAMENSTRUATED SYNDROME IN NURSING STUDENT PROGRAMS AT THE UNIVERSITY OF BHAKTI KENCANA TASIKMALAYA
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Sindrom pramenstruasi merupakan kumpulan gejala fisik, psikologis yang terkait dan emosi dalam siklus menstruasi. Sekitar 80 sampai 95 persen wanita mengalami gejala-gejala pramenstruasi yang dapat mengganggu aktifitasnya. Beberapa faktor yang dapat menyebabkan sindrom pramenstruasi adalah peningkatan kadar hormon estrogen. Bahan dasar esterogen adalah lemak, untuk bisa memperdiksi lemak dalam tubuh deng cara mengukur indeks masa tubuh. Rancangan penelitian ini menggunakan observasional analitik. Tujuan dari penelitian ini menganalisis hubungan indeks masa tubuh dengan sindrom pramenstruasi pada mahasiswi prodi sarjana keperawatan. Sampel pada penelitian ini menggunakan random sampling sebanyak 63 responden. Hasil menunjukan indeks tertinggi masa tubuh dengan kategori kurus yaitu 24 orang (38,1%) dan kejadian sindroma pramesntruasi menunjukan frekuensi tertinggi adalah tidak mengalami sindroma pramenstruasi yaitu 37 orang (56,7%), sedangkan analisis bivariat menunjukan ada hubungan yang signifikan antara indeks masa tubuh dengan sindrom pramenstruasi pada mahasiswi prodi sarjana keperawatan dengan nilai p-value = 0,031. Responden diharapakan dapat melakukan pencegahan dan melakukan rutinitas sehari-harinya lebih baik lagi untuk menjalankan sindrom pramenstruasi.
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.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it