Pengetahuan Tentang Anemia pada Remaja dan Dewasa Muda di Jakarta dan Jawa Barat: Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia 2017
Bibliographic record
Abstract
Pendahuluan: Anemia di negara berkembang sering dikaitkan dengan kurangnya zat besi dalam nutrisi. Pengetahuan remaja perlu digali untuk mengetahui berbagai penyebab anemia, misalnya hemoglobinopati karena Indonesia terletak di daerah sabuk talasemia dengan 6-10% populasi adalah karir talasemia. Tujuan penelitian mengeksplorasi pengetahuan tentang anemia pada remaja dan dewasa muda di Jakarta dan Jawa Barat.Metode: Penelitian deskriptif analitik menggunakan data sekunder hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 2017. Remaja dan dewasa muda (n=5389) yang belum menikah berusia 15-24 tahun diberikan kuesioner, diantaranya mengenai definisi, penyebab dan cara mengatasi anemia. Pengetahuan dibandingkan antara tempat, jenis kelamin dan kelompok usia.Hasil: Walaupun 70% remaja pernah mendengar tentang anemia, pengetahuan tentang anemia umumnya kurang. Pengetahuan anemia pada remaja di Jakarta, wanita dan kelompok usia 20-24 tahun lebih baik. Definisi anemia yang disebutkan adalah kekurangan darah (48%), hanya 5% mengatakan kekurangan zat besi. Penyebab anemia tersering kekurangan makan sayuran (21%) dan daging (18%). Cara mengatasi anemia dengan tablet tambah darah (38%), hanya 9% menyebutkan tablet zat besi. Tidak ada responden yang meyebutkan talasemia sebagai penyebab anemia.Kesimpulan: Pengetahuan anemia pada remaja dan dewasa muda di Jakarta dan Jawa Barat masih belum memadai. Perlu dilakukan sosialisasi mengenai berbagai penyebab anemia. Karir talasemia sebagai salah satu penyebab anemia perlu diperkenalkan kepada remaja dan dewasa muda yang belum menikah.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".