Manajemen Asuhan Kebidanan Antenatal Care Pada Ny ”K” dengan Hiperemesis Gravidarum Tingkat I di Puskesmas Bara-Baraya Makassar
Bibliographic record
Abstract
Pendahuluan Hiperemesis gravidarum adalah mual muntah yang berlebihan dan salah satu komplikasi kehamilan yang mempengaruhi status kesehatan ibu dan tumbuh kembang janin. Mual dan muntah merupakan gangguan yang paling sering di jumpai pada awal kehamilan yang diklasifikasikan dalam tiga tingkatan yakni tingkat I (ringan), tingkat II (sedang), tingkat III (berat). World health organization (WHO) (2015) melaporkan kasus ibu hamil yang mengalami hiperemesis gravidarum meningkat 30,1% insidennya terjadi di Swedia 0,3%, California 0,55 %, di Canada 0,8%, di China 10,8%, di Norwegia 0,9%, di Pakistan 2,2% dan di Turki 1,9% (Nurhidayanti, Sitti Saleha, Zelna Yuni Andriyani 2023). Metode Penelitian ini bertujuan untuk melaksanakan Manajemen Asuhan Kebidana Antenatal pada ibu dengan Hiperemesis Gravidarum Tingkat I di Puskesmas Bara-Barayya Makassar. Studi kasus yang dilakukan pada Ny”K” yaitu sesuai dengan kebutuhan klien dan kewenangan bidan dengan melakukan manajemen asuhan kebidanan 7 langkah varney dan dokumentasi dalam bentuk SOAP. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Ny”K” dengan Hiperemesis Gravidarum Tingkat I mengungkapkan keluham mual muntah berlebihan dan nafsu makannya menurun disertai pusing dan nyeri ulu hati hingga menganggu aktivitasnya. Kesimpulan Setelah melakukan kunjugan rumah sebanyak 6 kali Ny”K” tidak lagi mengalami mual dan muntah, nafsu makanya kembali normal, keadaan umum baik, tingkat kesadaran composmentis, tanda-tanda vital dalam batas normal dan pada pemeriksaan fisik tidak ditemukan kelainan
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".