Prevalensi dismenor banyak dialami oleh remaja. Studi menunjukkan bahwa wanita yang berolahraga memiliki proporsi yang lebih kecil untuk mengalami kejadian dismenor. Berdasarkan hal tersebut peneliti ingin melihat efek olahraga terhadap kejadian dismenor primer pada siswi kelas X SMA Negeri 78 Jakarta Barat tahun ajaran 2017/2018, dimana riwayat keluarga, lama menstruasi, usia menarkhe, stres, kebiasaan minum kopi, keterpaparan asap rokok, dan konsumsi alkohol yang dicurigai juga berpengaruh terhadap dismenor dikontrol. Untuk mencapai tujuan tersebut, maka penelitian ini menggunakan metode analitik dengan desain studi kasus kontrol. Disain studi kasus kontrol dipilih untuk melihat hubungan antara variabel faktor dan variabel outcome. Besarnya sampel minimal yang dipergunakan dalam penelitian kasus kontrol ini dihitung berdasarkan uji hipotesis beda proporsi sehingga didapatkan jumlah sampel kasus dan kontrol masing-masing 84 siswi. Dari hasil analisis bivariat didapatkan bahwa konsumsi alkohol dan kebiasaan olahraga berhubungan dengan dismenor primer (p-value < 0.05). Dari hasil multivariat setelah mengontrol riwayat keluarga, lama menstruasi, usia menarkhe, stres, kebiasaan minum kopi, keterpaparan asap rokok, dan konsumsi alkohol didapatkan bahwa kebiasaan olahraga berpengaruh terhadap dismenor primer dengan p-value 0.043 dan OR 1.937 (95% CI:1.021-3.672). Hasil tersebut menunjukkan bahwa kurangnya kebiasaan olahraga memiliki peluang 1.937 kali untuk menimbulkan dismenor primer.
ABSTRAK. Peramalan jumlah kunjungan pasien berguna untuk membantu manajemen dalam membuat kebijakan dan perencanaan yang efektif dan efisien. Pesatnya perkembangan teknologi menjadikan data kesehatan digital sebagai salah satu sumber big data. Perlu dilakukan peningkatan pengetahuan pada mahasiswa dan tenaga Perekan Medis dan Manajemen Informasi Kesehatan dalam menganalisis data kunjungan pasien. Metode yang digunakan dalam kegiatan ini adalah pelatihan atau bimbingan teknis yang bersifat teoritis dan praktis. Hasil dari pelatihan ini adalah peningkatan pengetahuan peserta dalam menganalisis data peramalan kunjungan pasien menggunakan software statistik A Tableau. Kata kunci: kunjungan pasien; peramalan; analisis data; public tableau ABSTRACT. Forecasting number of visits is useful to help management to make effective and efficient policies and plans. The rapid development of technology makes digital health data as a one of big data sources. It is necessary to increase the knowledge of student and Professional Health Information Management in analyzing the patient visit data. The method used in this activity is a training or technical guidance which is namely theoretical and practical. The result of this training is an increase in participants' knowledge in analyzing the forecasting of patient visit data using a statistical software Tableau. Keywords: patient visit; forecasting; data analytics; public tableau
WHO declared COVID-19 as a pandemic on March 11, 2020. Obstacles found in ANC services during the COVID-19 pandemic were pregnant women afraid of contracting COVID-19 if they had to carry out ANC examinations at health services. ANC examinations play an important role in preventing and detecting pregnancy complications. Predisposing factors are one of the factors that influence the behavior of pregnant women in making ANC visits. Some of which are included in the predisposing factors are age and parity. This study aims to determine the effect of age and maternal parity on the number of ANC visits during the COVID-19 pandemic at RSIA AMC Metro. The sample consisted of 100 pregnant women who visited ANC between January and October 2022, and data analysis with multiple logistic regression. The majority of pregnant women were aged 20-35 years (71%), had given birth 2-4 times (36%), and made 1-5 ANC visits (82%). However, the study found that neither age nor maternal parity significantly affected the number of ANC visits during the pandemic at RSIA AMC Metro.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.