PEMBERDAYAAN IBU HAMIL UNTUK MENCEGAH ANEMIA DENGAN PENINGKATAN PENGETAHUAN DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS SIALANG BUAH
Bibliographic record
Abstract
Prevalensi anemia di Puskesmas Sialang Buah tahun 2019 cukup tinggi >35%. Determinan yang dianggap paling penting adalah pengetahuan. Hasil Penelitian tahun 2018 diketahui bahwa lebih dari 50% ibu hamil memiliki pengetahuan kurang tentang anemia dan pencegahannya. Dilakukan pengabdian kepada masyarakat dengan tujuan untuk meningkatkan pengetahuan dan pemahaman ibu hamil tentang anemia dan pencegahannya sehingga memiliki kemandirian terpadu dalam mengatasi dan mencegah anemia. Kegiatan dilaksanakan di Puskesmas Sialang Buah Kabupaten Serdang Bedagai. Pelaksanaan kegiatan berdasarkan hasil kerjasama dari pihak Dinas Kesehatan Kabupaten Serdang Bedagai, Puskesmas Sialang Buah dan STIKes Mitra Husada Medan. Berdasarkan Hasil pretest lebih banyak ibu yang memiliki pengetahuan kurang yaitu sebanyak 25 orang (73,5%). Hasil post test Setelah dilakukan penyuluhan diketahui jumlah ibu yang berpengetahuan baik meningkat menjadi 24 orang (70,6%). Kegiatan ini berjalan lancar dan disambut positif oleh masyarakat. Pengetahuan ibu hami tentang anemia dan pencegahnnya mengalami peningkatan setelah dilakukan kegiatan penyuluhan dan pemberdayaan ibu hamil Disarankan kepada pihak puskesmas, untuk lebih rutin melakukan penyuluhan kesehatan khusunya pencegahan anemia.
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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".