In-House Training Bantuan Hidup Dasar Dewasa Pada Staf dan Karyawan UPT Puskesmas Ciwaruga
Bibliographic record
Abstract
Penyakit jantung dan pembuluh darah masih menjadi penyebab utama kematian di dunia, dengan henti jantung mendadak sebagai salah satu komplikasi yang paling fatal. Saat kejadian ini terjadi, setiap detik sangat berharga. Penelitian menunjukkan bahwa tindakan Bantuan Hidup Dasar (BHD) yang dilakukan dalam lima menit pertama dapat meningkatkan peluang bertahan hidup secara signifikan. Oleh karena itu, penting bagi masyarakat untuk memahami BHD dan tersedianya alat Automated External Defibrillator (AED) di tempat umum agar pertolongan dapat segera diberikan. Sebagai fasilitas kesehatan di Kabupaten Bandung Barat, Puskesmas Ciwaruga berkomitmen untuk memberikan pelayanan terbaik dan memastikan keselamatan pasien. Hal ini sejalan dengan visi Universitas Bhakti Kencana yang bertekad mencetak perawat profesional, unggul, dan siap menghadapi situasi gawat darurat, baik di rumah sakit maupun di komunitas. Untuk itu, Puskesmas Ciwaruga bekerja sama dengan Universitas Bhakti Kencana, khususnya pengampu mata kuliah Keperawatan Gawat Darurat, dalam menyelenggarakan In House Training Bantuan Hidup Dasar. Pelatihan ini diharapkan dapat membekali tenaga medis dan masyarakat sekitar dengan keterampilan yang tepat dalam memberikan pertolongan pertama pada henti jantung. Dengan pelatihan yang komprehensif dan berbasis standar, kita dapat menciptakan lingkungan yang lebih aman dan memastikan setiap nyawa memiliki peluang lebih besar untuk diselamatkan.
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 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.117 | 0.037 |
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".