KEJADIAN IKUTAN PASCA IMUNISASA (KIPI) PASCA VAKSINASI COVID-19 DI WILAYAH KERJA DINAS KESEHATAN KOTA SURAKARTA
Bibliographic record
Abstract
Pandemi COVID-19 ditetapkan sebagai bencana kesehatan oleh pemerintah Republik Indonesia melalui Keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor 11 Tahun 2020 tentang Penetapan Kedaruratan Kesehatan Masyarakat Corona Virus Disease 2019 (COVID- 19) pada tanggal 31 Maret 2020. Menurut WHO 2021 data kasus tekonfirmasi Covid 19 di dunia sampai dengan tanggal 8 Februari 2022 mencapai 394.381.395 dengan jumlah total kematian 5.735.179 orang. Data sebaran kasus terkonfirmasi Covid19 di Negara Indonesia update per tanggal 8 Februari 2022 mencapai 4.580.093 kasus terkonfirmasi, dengan jumlah total kematian mencapai 144.719 orang dan total kasus sembuh mencapai 4.202.312 orang. Jumlah terkonfirmasi positif Covid 19 di Wilayah Kota Surakarta sampai dengan 8 Februari 2022 sejumlah 30.220 dengan kasus kematian 1395 dan jumlah kesembuhan 27.698. Dalam menanggulangi Covid 19, Pemerintah telah mengeluarkan beberapa kebijakan dalam menanggulangi pandemic Covid 19, salah satu kebijakan yang sudah dilaksanakan dengan pemberian vaksinasi nasional covid 19. KIPI adalah kejadian ikutan pasca imunisasi, semua kejadian atau reaksi medis yang terjadi setelah pasien disuntikkan vaksin. Tujuan penelitian ini untuk Mengetahui Deskripsi Kejadian Ikutan Pasca Imunisasi (KIPI) Pasca Vaksinasi Covid 19 Di Wilayah Kerja DKK Surakarta. Metode penelitian deskriftif kuantitatif menggunakan teknik simple random sampling / acak dengan kriteria inklusi Berusia > 18 thn, sudah mendapatkan vaksinasi covid 19 selama 2x di Wilayah Kerja Dinas Kesehatan Kota Surakarta dan mengalami gejala KIPI. Hasil penelitian : responden yang mengalami KIPI Pasca Vaksin Covid 19 sebagian besar adalah Umur Dewasa Muda, Jenis kelamin perempuan, status perkawinan menikah, riwayat penyakit/komorbid sebagian besar responden yang mengalami KIPI adalah Hipertensi ringan. Gejala KIPI yang dirasakan oleh responden sebagian besar adalah demam dan jenis KIPI responden sebagian besar adalah non serius/ringan.
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 | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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 teacher head, 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".