Hubungan Kenaikan Berat Badan Berdasarkan Body Mass Indeks Dengan Kejadian.Pre.Eklampsia.Pada.Ibu.Hamil. Di Praktik Mandiri Bidan Wilayah Kerja Puskesmas.Jogoloyo Jombang
Bibliographic record
Abstract
Abstrak : Preeklampsi atau yang sering disebut sebagai keracunan dalam kehamilan merupakan kasus yang sering terjadi pada kehamilan dan salah satu pnyebab kematian terbesar di dunia. Kasus Mortaliti pada ibu tersebut disebabkan karena adanya keterlambatan dalam penanganan dan ketidaktahuan ibu terhadap gejala klinis preeklampsia. Gejala dini yang sering terjadi pada kasus preekllampsia adalah kenaikan berat badan yang signifikan dalam waktu yang relative singkat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan.peningkatan berat badan.berdasarkan Body Mass Indeks dengan. Preeklampsia di Praktik Mandiri Bidan wilayah kerja Pukesmas Jogoloyo Kabupaten Jombang. Design penelitian ini analitik korelasional dengan metode cross sectional, dengan menggunakan sampel sebagian ibu hamil trimester III yang sesuai dengan kriteria inklusi yaitu 30 responden dengan teknik simple.random.sampling. Variabel : kenaikan berat badan berdasarkan Body Mass Indeks dan kejadian preeclampsia pada ib u hamil. Instrumen penelitian ini checklist, Buku KIA dan dilakukan uji statistic menggunakan “wilcoxon†dengan tingkat kemaknaan 0,05. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hamper setengah responden yaitu 14 responden (46,7%) memiliki kenaikan berat badan berlebih dan sebagian responden tidak mengalami preeklampsia yaitu sebanyak 22 responden (73,3%). Hasil Uji Ï = 0,01. Diperoleh Ï<α atau 0,01<0,05. Kesimpulan dari penelitian ini adalah ada hubungan antara kenaikan berat badan berdasarkan Body Mass Indeks dengan kejadian preeklampsia pada ibu hamil. Disarankan pada bidan agar memasukkan materi tentang preeklampsia pada saat kelas ibu hamil dan terutama tentang skrining/deteksi dini preeklampsia terhadap setiap ibu hamil. Kata Kunci : Body Mass Indeks, Pre-eklampsia, Ibu Hamil
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 | 0.002 | 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.008 |
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".