Gambaran Persepsi Pasien tentang Pencegahan dan Pengendalian Infeksi dalam Implementasi Pelayanan Kesehatan Selama Masa Pandemi Covid-19 Tahun 2020
Bibliographic record
Abstract
Covid-19 merupakan penyakit pernapasan akut yang disebabkan oleh novel human coronavirus yang bisa menyebabkan kematian lebih tinggi pada orang berusia ≥60 tahun dan pada orang yang memiliki penyakit penyerta. Kasus Covid-19 di Dunia hingga tanggal 27 Mei 2020 mencapai 5.488.825 kasus, sedangkan di Indonesia sudah mencapai 23.851 kasus dan provinsi kasus COVID-19 tertinggi yaitu DKI Jakarta sebesar 6.895 kasus. Implementasi pelayanan kesehatan selama masa pandemi COVID-19 harus diperhatikan agar tidak terjadi penularan Covid-19 di pelayanan kesehatan. Penelitian menunjukkan wabah COVID-19 berdampak pada psikologis seperti depresi, kecemasan dan stres. Penelitian ini bertujuan mengetahui gambaran persepsi pasien tentang pencegahan dan pengendalian infeksi dalam implementasi pelayanan kesehatan selama masa pandemi Covid-19 di Wilayah DKI Jakarta tahun 2020. Penelitian ini adalah kuantitatif dengan desain penelitian cross sectional. Jumlah responden dalam penelitian yaitu 107 sampel dengan teknik purposive sampling. Metode pengambilan data menggunakan kuesioner yang disebar dalam bentuk google form. Hasil penelitian didapatkan bahwa sebagian besar responden memiliki persepsi bahwa pengendalian teknis dan pengendalian administratif sudah sesuai yaitu 57,9% dan sebagian besar responden memiliki persepsi bahwa penggunaan alat pelindung diri sudah sesuai yaitu 51,4%. Hal ini menunjukkan bahwa pencegahan dan pengendalian infeksi di pelayanan kesehahatan wilayah DKI Jakarta tahun 2020 sudah sesuai.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".