APLIKASI MEDCO DALAM MENINGKATKAN PENGETAHUAN KADER TERKAIT KOMPLIKASI KEHAMILAN
Bibliographic record
Abstract
Setiap hari diperkirakan 800 orang perempuan yang meninggal disebabkan kasus komplikasi kehamilan dan persalinan. Hampir semua kematian pada ibu ini disebabkan oleh penyebab yang seharusnya dapat dicegah jika tenaga kesehatan bisa mendeteksi dan melakukan penatalaksanaan komplikasi dengan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menilai efekrtivitas peningkatan pengetahuan kader kesehatan ibu dan anak tentang deteksi dini komplikasi kehamilan yang dilakukan melalui aplikasi Midwfery Earty Detection Of Complication For Pregnant Women di Puskesmas di Wilayah Kerja Dinas Kesehahatan Koto padang. Desain penelitian ini adalah pra eksperiment pre test dan post test menggunakan rancangan one group pre test post test. Sampel yang diambil dalam penelitian ini adalah 17 orang Kader kesehatan yang didapatkan melalui teknik cluster random sampling. Pengumpulan data dengan menggunakan kusioner, waktu penelitian dilakukan pada tanggal 20 agustus 2019 s/d 8 september 2019, kemudian analisis dengan menggunakan t-test dependent (paired sample t-test). Â Pada uji T-Test didapatkan hasil bahwa p=0,000, dimana p0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa adanya pengaruh aplikasi Midwifery Early Detection of Complication for Pregnant Women (MEDCO) terhadap pengetahuan kader kesehatan di Puskesmas-Puskesmas Wilayah Kerja Dinas Kesehatan Kota Padang. Aplikasi Midwifery Early Detection of Complication for Pregnant Women Merupakan salah satu tools yang digunakan untuk meningkatkan pengetahuan kader sehingga diharapkan meningkatkan peran kader. Diharapkan tenaga kesehatan dapat mensosialisasikan pemenafaatan MEDCO
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".