Edukasi Fisioterapi Dan Terapi Latihan Untuk Mengurangi Keluhan Nyeri Lutut Pada Wanita Menopause Di Desa Klewor Kecamatan Kemusu
Bibliographic record
Abstract
Menopause merupakan suatu kondisi fisiologis pada wanita yang telah memasuki masa penuaan (aging) atau wanita berusia 45 tahun keatas. Salah satu penyakit yang berkaitan dengan faktor penuaan adalah osteoarthritis genu. Osteoarthritis genu merupakan penyakit kronis yang terjadi pada persendian akibat penurunan hormone estrogen pada wanita menopause yang menyebabkan menurunnya matrik kolagen sehingga tulang rawan menjadi rusak. Permasalahan yang akan terjadi pada penderita osteoarthritis genu yaitu timbulnya rasa nyeri, kelemahan otot, ketidakstabilan sendi, kekakuan sendi pada pagi hari, krepitasi, pembengkakan dan keterbatasan fungsional. Pelayanan fisioterapi yang bisa diberikan yaitu pemberian edukasi mengenai terapi latihan. Tujuannya adalah memberikan edukasi terkait osteoarthritis genu dan penatalaksanaan fisioterapinya. Metode ini menggunakan metode penyuluhan (ceramah dan tanya jawab), edukasi dan demonstrasi tentang latihan, serta pemeriksaan nyeri lutut menggunakan Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pada 65 wanita menopause yang dilakukan selama 1 bulan yaitu pada tanggal 06 s/d 31 Desember 2021. Hasil setelah diberikan edukasi fisioterapi dan terapi latihan didapatkan adanya penurunan keluhan nyeri lutut pada wanita menopause. Hasil dari kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini diharapkan akan menjadi referensi bagi fisioterapis maupun profesi kesehatan lain agar kegiatan serupa dapat dilakukan, sehingga kemanfaatannya dapat meningkatkan kesehatan pada masyarakat khususnya terkait kasus osteoarthritis genu pada wanita menopause.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.005 |
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".