HUBUNGAN KADAR HEMOGLOBIN (HB) DENGAN KEPATUHAN MENGKONSUMSI TABLET FE PADA IBU HAMIL TRIMESTER III DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS LUBUK BUAYA
Bibliographic record
Abstract
Anemia dalam kehamilan dapat berpengaruh buruk terutama saat kehamilan, persalinan dan nifas yang disebabkan oleh kekurangan zat besi. Kebutuhan zat besi meningkat dari sebelum hamil dan saat hamil kebutuhan zat besi meningkat mencapai 50% sehingga dalam upaya untuk mencegah dan mengatasi penurunan kadar hemoglobin (hb) yang disebabkan kekurangan mengkonsumsi besi, antara lain dengan suplementasi besi – folat secara rutin yaitu 90 tablet selama jangka waktu tertentu. 2,3Tujuan penelitian ini untuk mengetahui hubungan kadar hemoglobin (hb) dengan kepatuhan mengkonsumsi tablet FE pada ibu hamil trimester III di wilayah kerja puskesmas Lubuk Buaya Padang. Metode penelitian ini adalah cross sectional study. Responden penelitian adalah 35 orang ibu hamil dengan usia kehamilan ≥ 28 minggu di wilayah kerja Puskesmas Lubuk Buaya Padang yang masuk kriteria inklusi dan ekslusi, dengan menggunakan accidental sampling. Alat Penelitian ini menggunakan kuisioner terbuka. Analisis data menggunakan chi square. Hasil penelitian didapatkan ibu hamil yang mengkonsumsi tablet Fe dalam kategori patuh yaitu 74,3%, Distribusi kadar Hb ibu hamil trimester III yang mempunyai kadar Hb ≥ 11gr% sebanyak 68,6%, Ibu hamil trimester III yang patuh mengkonsumsi tablet Fe sebagian besar mempunyai kadar Hb ≥ 11gr% sebanyak 86,4%. Terdapat hubungan yang signifikan kadar HB dengan kepatuhan mengkonsusi tablet FE pada ibu hamil trimester III (p=0,02). Pada penelitian ini dapat disimpulkan terdapat hubungan yang signifikan kadar hemoglobin (HB) dengan kepatuhan mengkonsusmsi tablet FE pada ibu hamil trimester III di wilayah kerja puskesmas lubuk buaya padang
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 | 0.001 |
| 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 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".