Hasil Pencarian :: Kembali

Ditemukan 36748 dokumen yang sesuai dengan query ::  Simpan CSV
cover
Interaksi, edisi 4, 2014, hal. 48-. ( ket. ada di bendel Maj. Demografi 2008- 2011)
[s.l.] : [s.n.] : s.a.]
Indeks Artikel Jurnal-Majalah   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
koran sindo
[s.l.] : [s.n.] : s.a.]
Indeks Koran   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
Buku III, Media Indonesia. hal : 92
[s.l.] : [s.n.] : s.a.]
Indeks Koran   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
Kliping koran Media Indonesia 2015
[s.l.] : [s.n.] : s.a.]
Indeks Koran   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
Republika
[s.l.] : [s.n.] : s.a.]
Indeks Koran   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
Rico Kurniawan; Promotor: Budi Utomo; Kopromotor: Kemal Nazaruddin Siregar, Kalamullah Ramli; Penguji: Anhari Achadi, Besral, Tris Eryando, Soewarta Kosen; Ruddy J. Suhatril
Abstrak:
Penelitian ini berfokus pada deteksi dini hipertensi untuk mengurangi risiko penyakit kardiovaskular. Menggunakan data Indonesia Family Life Survey, penelitian ini mengidentifikasi faktor seperti umur, gender, indeks massa tubuh, aktivitas fisik, dan denyut nadi sebagai prediktor utama hipertensi. Analisis menggunakan regresi panel multivariable dengan model fixed effect dan random effect menentukan variabel signifikan dalam variabilitas tekanan darah. Model Markov Multi Status digunakan untuk menghitung probabilitas perubahan status tekanan darah. Hasil menunjukkan bahwa model machine learning dengan algoritma regresi logistik efektif dalam mengklasifikasi hipertensi di Indonesia, ditunjukkan dengan nilai Area Under Curve (0.751 untuk pria dan 0.794 untuk wanita) dan Complete Accuracy yang tinggi (0.780 untuk pria dan 0.798 untuk wanita).. Model ini menggunakan prediktor non-invasif yang mudah diukur, dan algoritma regresi linier menunjukkan kinerja yang baik untuk data kontinu. Studi ini juga mengungkapkan probabilitas transisi tekanan darah dari normal ke hipertensi, pre hipertensi menjadi normal atau hipertensi, dan kemungkinan individu hipertensi untuk tetap dalam kondisi tersebut atau berubah status.Kesimpulan dari penelitian adalah metode deteksi ini efisien untuk lingkungan dengan sumber daya terbatas dan dapat diintegrasikan dalam program kesehatan masyarakat. Faktor sosiodemografi dan antropometri efektif sebagai estimator dalam prediksi status hipertensi.

This study focuses on early detection of hypertension to reduce cardiovascular disease risks. Utilizing data from the Indonesia Family Life Survey, it identifies key predictors of hypertension such as age, gender, body mass index, physical activity, and pulse rate. Multivariable panel regression analysis employing both fixed effect and random effect models was conducted to determine significant variables influencing blood pressure variability. A Markov Multi Status model was used to calculate the probabilities of transitioning between different blood pressure statuses. The results demonstrate that the machine learning model, employing logistic regression algorithms, is effective in classifying hypertension in Indonesia, evidenced by high Area Under Curve and Complete Accuracy values. This model utilizes easily measurable, non-invasive predictors. Moreover, the linear regression algorithm showed superior performance for continuous data. The study also reveals the probabilities of transitioning from normal to hypertensive states, from pre-hypertension to normal or hypertension, and the likelihood of individuals with hypertension maintaining or changing their status. In conclusion, this detection method is efficient for resource-limited environments and can be integrated into broader public health programs. Socio-demographic and anthropometric factors are effective as estimators in predicting hypertension status.
Read More
D-495
Depok : FKM-UI, 2024
S3 - Disertasi   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
Mugi Wahidin
JPPP Edisi 6
Jakarta : Departemen Kesehatan RI, 2016
Indeks Artikel Jurnal-Majalah   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
Buku 1, Republika, hal. 180
[s.l.] : [s.n.] : s.a.]
Indeks Koran   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
Zahra Zetira Muchtar; Pembimbing: Asri C. Adisasmita; Penguji: Helda, Telly Purnamasari Agus, Agus Triwinarto
Abstrak:

Menurut World Health Organization (WHO), sekitar 12,2 juta kasus baru stroke terjadi setiap tahun secara global, dan lebih dari 6,5 juta orang meninggal akibat stroke setiap tahunnya.  Di Indonesia, berdasarkan hasil Survei Kesehatan Indonesia (SKI) tahun 2023, prevalensi stroke pada penduduk usia ≥15 tahun tercatat sebesar 1,32%, dengan proporsi lebih tinggi pada laki-laki dan kelompok usia lanjut. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui hubungan antara hipertensi, diabetes melitus dengan kejadian stroke pada penduduk DKI Jakarta. Penelitian ini merupakan studi analitik dengan pendekatan cross-sectional menggunakan data SKI 2023. Analisis dilakukan dengan regresi logistik multivariat dengan dua pendekatan yaitu, variabel hipertensi self-reported dan menggunakan hasil pengukuran tekanan darah pada 8.942 responden menggunakan pendekatan non-weighted pada multivariat. Hasil multivariat baik pendekatan self- report maupun hasil pengukuran hipertensi menjadi faktor risiko terkuat penyebab stroke dengan (OR = 13,09; 95% CI: 7,06–24,28; p < 0,001) dan (OR = 6,13; 95% CI: 2,62–14,31; p < 0,001), Laki-laki memiliki risiko stroke 2 kali lipat dibanding perempuan (p = 0,005). Usia ≥60 tahun memiliki OR tertinggi yaitu 9,09 (95% CI: 3,38–24,44; p < 0,001). Diabetes hanya signifikan dalam model pengukuran dengan OR = 6,59 (p < 0,001), untuk aktivitas fisik terbukti protektif. Dapat disimpulkan hipertensi baik berdasarkan self-report maupun hasil pengukuran merupakan prediktor kuat kejadian stroke. Aktivitas fisik memiliki efek protektif yang signifikan. Penggunaan data tekanan darah terukur memberikan estimasi risiko yang lebih konservatif namun stabil. Hasil ini menegaskan pentingnya deteksi dini hipertensi dan promosi aktivitas fisik dalam strategi pencegahan stroke.


According to the World Health Organization (WHO), approximately 12.2 million new cases of stroke occur globally each year, with over 6.5 million deaths attributed to stroke annually. In Indonesia, based on the 2023 Indonesian Health Survey (SKI), the prevalence of stroke among individuals aged ≥15 years was recorded at 1.32%, with higher proportions among males and the elderly population. This study aimed to determine the association between hypertension, diabetes mellitus, and stroke among residents of DKI Jakarta. This was an analytical cross-sectional study using SKI 2023 data, involving 8,942 respondents. Multivariate logistic regression was conducted using two approaches: self-reported hypertension and measured blood pressure. Both models were analyzed without weighting. The results showed that hypertension was the strongest risk factor for stroke, both in the self-reported model (OR = 13.09; 95% CI: 7.06–24.28; p < 0.001) and the measured blood pressure model (OR = 6.13; 95% CI: 2.62–14.31; p < 0.001). Males had twice the risk of stroke compared to females (p = 0.005). Individuals aged ≥60 years had the highest risk (OR = 9.09; 95% CI: 3.38–24.44; p < 0.001). Diabetes mellitus was significantly associated with stroke only in the model using measured blood pressure (OR = 6.59; p < 0.001). Physical activity was found to have a significant protective effect. In conclusion, hypertension—both self-reported and based on measured blood pressure is a strong predictor of stroke. Physical activity plays a significant protective role. Using objectively measured blood pressure yields a more conservative but stable risk estimate. These findings underscore the importance of early hypertension detection and the promotion of physical activity in stroke prevention strategies.

Read More
T-7428
Depok : FKM-UI, 2025
S2 - Tesis   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
:: Pengguna : Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
Library Automation and Digital Archive