PENGEMBANGAN ASUHAN KOMUNITAS PADA LANSIA DENGAN PENDEKATAN KOMPLEMENTER PENGGUNAAN REBUSAN DAUN ALPUKAT DALAM PENURUNAN HIPERTENSI
Bibliographic record
Abstract
Tekanan darah tinggi kronis (hipertensi) adalah penyakit yang umum di kalangan lansia. Salah satu penyebab kematian yang paling umum adalah hipertensi. Hipertensi merupakan salah satu kesulitan pada lansia karena menimbulkan dan merupakan faktor gagal jantung dan penyakit jantung koroner. Baik metode farmakologis dan non-farmakologis dapat digunakan untuk mengobati hipertensi. Rebusan daun alpukat non-farmakologis telah digunakan dalam penelitian selama bertahun-tahun dan sudah tersedia. Dalam asuhan ini, rebusan daun alpukat digunakan sebagai pengobatan tambahan untuk lansia dengan hipertensi. Untuk memulai, proses evaluasi, pemeriksaan, dan pemberian perawatan komplementer digunakan bersama dengan pendekatan studi kasus dengan desain deskriptif. Terdapat penurunan tekanan darah pada lansia setelah intervensi rebusan daun alpukat dibandingkan dengan rata-rata sebelum intervensi 171/101mmHg dan rata-rata pasca intervensi 148/89mmHg. Penurunan rata-rata adalah 23/12 mmHg. Rebusan daun alpukat membantu menurunkan tekanan darah. Rebusan daun alpukat ini diharapkan dapat digunakan sebagai antihipertensi dan sebagai pengobatan sendiri untuk menurunkan tekanan darah melalui penelitian selanjutnya pada rebusan daun alpukat ini di bidang medis.
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 | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
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".