Faktor Yang Berhubungan Dengan Kecemasan Ibu Hamil Trimester Iii Di Wilayah Kerja Puskesmas Beruntung Raya Banjarmasin
Bibliographic record
Abstract
Latar belakang : kecemasan selama kehamilan terjadi sekitar 8-10%, dan meningkat menjadi 13% menjelang persalinan. Persentase ini dapat meningkat selama kondisi pandemi COVID-19, terutama untuk ibu hamil yang membutuhkan perawatan selama tinggal di rumah sakit. Kecemasan yang dialami oleh ibu hamil dapat memberikan dampak kepada ibu hamil dan juga bayi yang sedang di kandungnya. Dampak yang dapat terjadi pada ibu brp hipertensi, partus lama, keguguran dan jika berlanjut sampai post partum dapat menyebabkan ibu mengalami baby blues, sedangkan dampak yang dapat terjadi pada bayi berupa asfiksia, kaput suksedaneum, dan prematuritas. Beberapa faktor yang berhubungan dengan kecemasan ibu hamil diantaranya usia, pendidikan, dukungan suami, dan dukungan keluarga Mengetahui faktor yang berhubungan dengan kecemasan pada ibu hamil trimester III di Wilayah Kerja Puskesmas Beruntung Raya Banjarmasin Metode: Desain peneltian ini adalah analitik kuantitatif, dengan rancangan Cross Sectional. Populasi dan sampel adalah ibu hamil trimester III di wilayah kerja Puskesmas Beruntung Raya berjumlah 63 orang. Uji statistic menggunakan chi square test Hasil: sebanyak 73% ibu hamil mengalami kecemasan, 84% berusia 20-35 tahun, 46% menerima dukungan positif dari keluarga, 60,3% dengan paritas 2-3, 66,7% ibu hamil tidak bekerja, dan 71,4% dengan Pendidikan menengah. Terdapat hubungan signifikan antara usia, dukungan keluarga, dan paritas dengan kecemasan pada ibu hamil trimester III
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 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".