Manajemen Asuhan Kebidanan Antenatal Care pada Ny. A dengan Hiperemesis Gravidarum Tingkat II
Bibliographic record
Abstract
Kehamilan dengan Hiperemesis gravidarum berdasarkan data Word Health Organization WHO (2015) mencapai 14,8% dari seluruh kehamilan di dunia dengan angka kejadian yang beragam yaitu mulai dari 0,3 di Swedia, 0,5% di California, 0,8% di Canada, 10,8% di China, 0,9% di Norwegia, 2,2% di Pakistan dan 1,9% di Turki serta di Amerika Serikat, prevalensi hiperemesis gravidarum adalah 0,5-2%, sedangkan angka kejadian hyperemesis gravidarum di Indonesia adalah mulai dari 1-3% dari seluruh kehamilan. Hiperemesi Gravidarum adalah mual muntah yang terjadi pada awal kehamilan sampai umur kehamilan 20 minggu. Keluhan muntah kadang-kadang begitu hebat di mana segala apa yang dimakan dan diminum dimuntahkan. Sehingga dapat mempengaruhi keadaan umum dan mengganggu pekerjaan sehari-hari, berat badan menurun, dehidrasi, dan terdapat aseton dalam urine bahkan seperti gejala penyakit apenditis, pielitis dan sebagainya. Pasien yang dikaji dalam Laporan Tugas Akhir ini adalah Ny.”A”. pengkajian dilakukan dengan mengumpulkan data secara subjektif dan objektif dengan diagnosa aktual hiperemesis gravidarum tingkat II, diagnosa masalah potensial antisipasi terjadinya hiperemesis gravidarum tingakat III, dan tidak ada tindakan kolaborasi. Berdasarkan tinjauan pustaka, evaluasi yang dilakukan penulis tidak mendapatkan permasalahan atau kesenjangan karena seluruh masalah yang ada pada Ny “A” dapat diatasi dengan baik. Tujuan disusunnya laporan Tugas Akhir (LTA) ini untuk memberikan asuhan kepada Ny “A” dengan hiperemesis gravidarum di RSKDIA Sitti Fatimah Makassar tahun 2019. Dengan menggunakan pendekatan Manajemen Asuhan Kebidanan sesuai dengan kewenangan bidan .
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 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) | 0.045 | 0.007 |
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".