Pengaruh Kombinasi Terapi Musik dan Slow Deep Breathing terhadap Perubahan Tekanan Darah Pasien Hipertensi
Bibliographic record
Abstract
Hipertensi adalah peningkatan tekanan darah yang tidak menimbulkan gejala selama bertahun-tahun hingga terjadi kerusakan organ yang tidak berarti dan menjadi penyebab meningkatnya morbiditas dan mortalitas di Indonesia. Kombinasi terapi musik dan slow deep breathing membantu mengrontrol tekanan darah secara bertahap. Kondisi ini akan menjaga pasien agar tidak mengalami komplikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh terapi musik yang dikombinasikan dengan slow deep breathing terhadap perubahan tekanan darah pada penderita hipertensi. Jenis penelitian ini adalah quasy-experiment dengan rancangan pretest-posttest one group. Sampel dalam penelitian ini adalah 37 responden yang merupakan penderita hipertensi di ruang Interna RSUD Palemmai Tandi dengan cara Purosive Sampling. Penelitian ini menggunakan handphone dan aplikasi Mp3 dalam pelaksanaan intervensi dan menggunakan lembar observasi untuk pengukuran data primer. Uji Analisa data yang digunakan adalah Uji Wilcoxon Signed Ranks Test. Hasil uji Analisa ditemukan adanya pengaruh kombinasi terapi musik dan slow deep breathing terhadap perubahan tekanan darah pada pasien hipertensi yang dilakukan di Ruang Interna RSUD Palemmai Tandi (p value 0,004). Disarankan kepada perawat di RS untuk memasukkan kombinasi terapi musik dan slow deep breathing sebagai intervensi keperawatan untuk menurunkan tekanan darah yang dialami oleh pasien hipertensi.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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; 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".