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家庭支持与合规级别之间的关系
摘要背景：根据美国糖尿病关联糖尿病（DM）的研究，是一组代谢疾病，其特征是血液中葡萄糖高水平（高血糖）引起的胰岛素分泌中断，减少胰岛素工作或两者兼而有之。目的：这项研究知道2024年在卡朗（Karang Agung Ilir）健康中心在治疗糖尿病的糖尿病中的家庭支持与患者依从性水平之间的关系。方法：使用横截面方法的分析调查方法定量使用的研究类型。这项研究的人群都是所有糖尿病患者，他们于2023年在卡朗·阿贡·伊利尔健康中心进行糖尿病伤口护理，共47人。本研究中的样本获得了32人。通过Chi Square检验分析单变量和双变量的数据分析方法。结果：根据来自32位受访者的研究结果，表明家庭支持与患者的依从性水平之间存在关系，以治疗糖尿病的糖尿病，其值为P值= 0.005。结论是，家庭支持与患者依从性水平之间存在关系，以治疗2024年在卡朗（Karang Agung Ilir Health Center）的糖尿病。建议：对于卫生工作者，有望通过咨询和咨询来增加有关糖尿病的健康教育活动，并为社区提供伤口护理。关键字：家庭支持，糖尿病患者，合规级
应对策略，社交焦虑程度和青少年...
，多达39％的印度尼西亚人会因为对社交媒体的依赖而没有与社交媒体接触，他们会感到焦虑。减轻焦虑的努力是使用应对策略，这是减少行为和思维对压力的焦虑或反应的行动。基于这种现象，研究问题的提出如下：（1）在青少年社交媒体用户中发生的社交焦虑水平的情况如何（2）社交媒体用户对应对策略的描述（3）如何将策略与社交媒体用户的社交焦虑水平之间的关系之间存在关系。研究人员使用分析观察方法。选定的人口是SMA Negeri 1 Sukabumi City的学生。采样技术，即使用172个选定的受访者样本的目的抽样。通过Google表单问卷收集数据，使用的数据分析是Pearson Chi-square测试。结果表明，社交媒体青少年用户的应对策略与社交焦虑水平之间存在关系。基于其特征，使用可以使用的应对策略，并且更合适用于减少社交媒体青少年使用者的社交焦虑症是一个集中的应对。
Kahoot! 在医学教育中的应用
世界各地都在努力将技术应用于医学教育，以提高大班学生的学习积极性。Kahoot! 就是其中之一。本研究旨在测量 FKIK UMY 医学院在实施 Kahoot! 后学生的学习积极性水平。本研究采用了准实验方法。数据是使用学习动机策略问卷 (MSLQ) 收集的。在使用 Kolmogorov Smirnov 方法进行正态性检验时，所有数据的 p 值均大于 0.05。因此，我们使用非参数分析和独立样本 T 检验以及单因素方差分析来找出学生成绩与学生学习积极性水平之间的关系。研究结果表明，2015 年级学生在实施 Kahoot! 后学习积极性水平较低，其他三个年级（2016、2017 和 2018）在实施 Kahoot! 后学习积极性水平较高。执行此操作的技术人员将在本次培训中获得相关动机。 Salah satunya adalah Kahoot！ Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat motivasi mahasiswa fakultas kedokteran FKIK UMY pasca Implementasi Kahoot!. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen semu.学习动机策略问卷 (MSLQ) 的数据。宇治正常情况下，柯尔莫哥洛夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯米尔诺夫·斯穆阿·塞穆阿数据memiliki nilai p> 0,05。 Dengan demikian、analisis statistic menggunakan non-parametrik dengan 独立样本 T 检验和单向方差分析 untuk mengetahui hubungan nilai siswa dan tingkat motivasi siswa。 Hasil penelitian menunjukkan bahwa mahasiswa angkatan 2015 memiliki tingkat motivasi yang lebih rendah setelah penerapan Kahoot!, tiga kelas lainnya (2016, 2017, dan 2018) memiliki tingkat motivasi yang lebih tinggi setelah penerapan Kahoot!。
可靠性测试人为因素分析和...
印度尼西亚60%的航空运输是由人为因素造成的。人们已经开发了多种方法来识别和分析人为错误，其中之一是人为因素分析和分类系统（HFACS）。该方法解释了人为失误的四个层面，即不安全行为、不安全行为的前提、不安全监管和组织影响。本研究旨在确定 HFACS 层不安全行为和不安全监管在调查印度尼西亚航空事故中的可靠性，并确定影响这种可靠性的因素。用于测试 HFACS 可靠性的方法是一致性指数（IOC）。此方法计算受访者之间的一致性百分比。本研究共有 7 名受访者参与评估 HFACS 的可靠性，通过使用 HFACS 评估 5 个事故案例，并填写问卷评估 HFACS 的全面性、灵活性、效率和可用性水平。超过 70% 的百分比被认为是可靠的。从问卷调查结果来看，层层同意率为89.50%，次层同意率为24.11%。因此，不安全行为和不安全监管层在层级可靠，但在子层级不可靠。有几个因素会影响这种可靠性，即信息的完整性、HFACS 问卷调查对象、HFACS 说明和研究程序。。
使用该方法对人为因素分析和分类系统 (HFACS) 不安全行为和不安全监督层进行可靠性测试
根据印尼国家运输安全委员会（KNKT）2013年的报告，印尼60%的航空运输事故是人为因素造成的。已经开发出各种方法来识别和分析人为错误，其中之一就是人为因素分析和分类系统 (HFACS)。该方法从不安全行为、不安全行为的前提条件、不安全监管、组织影响四个层次解释了人为失误。本研究旨在确定印度尼西亚航空事故调查中HFACS不安全行为和不安全监督层的可靠性，并确定影响这种可靠性的因素。测试HFACS可靠性的方法是一致性指数（IOC）。此方法计算受访者之间的百分比一致性。共有 7 名受访者参与了本研究，通过评估五起使用 HFACS 的事故案例，并填写了一份评估 HFACS 的全面性、灵活性、效率和可用性的问卷。超过 70% 的百分比被认为是可靠的。从问卷调查结果看，层次化层面的同意率为89.50%，细层次层面的同意率为24.11%。因此，不安全行为和不安全的监督层在层级别上是可靠的，但在子层级别上是不可靠的。有几个因素影响这种可靠性，即信息的完整性、HFACS 问卷调查对象、HFACS 说明和研究程序。 。
分析精神分裂症患者的药物相互作用事件...
Alamat：JL。kh wachid hasyim no.65，Bandar Lor，Kota Kediri，64114，Jawa Timur摘要。 精神分裂症是一种具有多种伦理学的综合症，结果取决于疾病的慢性病程，而身体，遗传的平衡也影响了该国。 精神分裂症患者患有精神病性症状，因此赋予精神分裂症患者的主要心理药理学是抗精神病药。 精神分裂症的主要治疗方法是抗精神病药，许多精神分裂症患者接受抗精神病药的联合治疗。 药物相互作用通常是指患者接触药物或其他物质引起的药物反应的变化。 相互作用的潜在严重性对于评估替代治疗的风险和益处很重要。 严重程度分类为轻度严重程度（通常是轻度），中度严重程度（新影响可能导致患者病的严重程度），并严重严重程度（可能危及生命或可能造成永久损害）。 本研究旨在确定Iskak Tulungagung医院精神分裂症患者中有关药代动力学和药效学相互作用的药物相互作用和治疗模式。 该研究方法使用回顾性数据收集的分析。 研究样本由48个轻度（2％），中度（78％）和严重（20％）的受访者组成。 结果显示的是药物相互作用的潜在药物学潜力（97％），这比药代动力学潜力更重要（3％）。 关键字：药物；互动；精神分裂症ABSTRAK。65，Bandar Lor，Kota Kediri，64114，Jawa Timur摘要。精神分裂症是一种具有多种伦理学的综合症，结果取决于疾病的慢性病程，而身体，遗传的平衡也影响了该国。精神分裂症患者患有精神病性症状，因此赋予精神分裂症患者的主要心理药理学是抗精神病药。精神分裂症的主要治疗方法是抗精神病药，许多精神分裂症患者接受抗精神病药的联合治疗。药物相互作用通常是指患者接触药物或其他物质引起的药物反应的变化。相互作用的潜在严重性对于评估替代治疗的风险和益处很重要。严重程度分类为轻度严重程度（通常是轻度），中度严重程度（新影响可能导致患者病的严重程度），并严重严重程度（可能危及生命或可能造成永久损害）。本研究旨在确定Iskak Tulungagung医院精神分裂症患者中有关药代动力学和药效学相互作用的药物相互作用和治疗模式。该研究方法使用回顾性数据收集的分析。研究样本由48个轻度（2％），中度（78％）和严重（20％）的受访者组成。结果显示的是药物相互作用的潜在药物学潜力（97％），这比药代动力学潜力更重要（3％）。关键字：药物；互动；精神分裂症ABSTRAK。精神分裂症是一种具有各种病因的综合征，根据慢性疾病的进程和身体平衡的不同，遗传也会影响该国。精神分裂症患者患有精神病性症状，因此，精神分裂症患者的主要心理药物是抗精神病药。精神分裂症的主要治疗方法是抗精神病药，许多接受抗精神病药联合治疗的精神分裂症患者。药物相互作用通常是指患者暴露于药物或其他物质引起的药物反应的变化。可能发生的相互作用的严重性对于评估替代医学的风险和好处很重要。严重程度分为轻度严重程度（通常是轻度的影响），中度严重程度（新效果可能导致患者疾病的严重程度），并且严重程度（可能是威胁生命或可能造成永久性损害）。本研究旨在确定在Iskak Tulungagung地区医院的精神分裂症患者中与药代动力学和药效学相互作用有关的治疗模式的相互作用。研究方法通过回顾性数据收集使用分析。该研究样本由48个温和类别的受访者（2％），培养基（78％）和体重（20％）组成。结果表明，药物动力学潜力的形式（97％）的药物相互作用的潜力比药代动力学潜力多（3％）。关键字：医学；相互作用;精神分裂症
分子生物标志物分析
SNI ISO/TS 20224-4:2020，分子生物标志物分析 — 通过实时PCR检测食品和饲料中动物源性材料 — 第4部分：鸡DNA检测方法，是与ISO/TS 20224-4:2020，分子生物标志物分析 — 通过实时PCR检测食品和饲料中动物源性材料 — 第4部分：鸡DNA检测方法，采用相同对齐采用路径编制的一项新标准，采用单一语言翻译采用方法，并由BSN于2024年确定。在本标准中，采用的ISO/TS 20224-4:2020标准中的“本文件”一词替换为“本标准”，并翻译为“本标准”。本标准采用了 ISO 标准，该标准是 ISO/TS 20224 系列标准的一部分，《分子生物标志物分析 — 通过实时 PCR 检测食品和饲料中的动物源性材料》，包括： — 第 1 部分：牛 DNA 检测方法； 第2部分：绵羊DNA检测方法； 第3部分：猪DNA检测方法； 第4部分：鸡DNA检测方法； 第5部分：山羊DNA检测方法； 第六部分：马DNA检测方法； 第七部分：驴DNA检测方法。本标准中作为规范性参考使用的标准已被采纳为 SNI，即： — ISO 16577，分子生物标志物分析——术语和定义，已被采纳并具有相同的对齐级别，成为 SNI ISO 16577:2016，分子生物标志物分析——术语和定义； ISO 20813，分子生物标志物分析 - 食品和食品中动物物种检测和鉴定的分析方法（基于核酸的方法） - 一般要求和定义，已与 SNI ISO 20813:2019，分子生物标志物分析 - 食品和食品中动物物种检测和鉴定的分析方法（基于核酸的方法） - 一般要求和定义具有相同的一致性； — ISO 21571，食品—转基因生物及其衍生产品的分析方法—核酸提取，已与 SNI ISO 21571:2005，食品—转基因生物及其衍生产品的分析方法—核酸提取具有相同的一致性； — ISO 24276，食品-转基因生物及其衍生产品的分析方法-一般要求和定义，已与 SNI ISO 24276:2006，食品-转基因生物及其衍生产品的分析方法-一般要求和定义具有相同的一致性。本标准由生物分子测试方法和生物技术技术委员会19-07制定。该标准已通过技术会议讨论，并于2024年10月16日在雅加达通过电话会议达成共识，利益相关方出席
公司财务困扰预测模型的准确性...
摘要本研究旨在获得Altman Z-Score，Zmijewski和Grover模型的准确性的证据，以预测印度尼西亚基础设施部门的财务困扰公司。此外，研究还旨在在公司进行财务预测困扰时获得最准确的模型证明。本研究使用以2018 - 2021年期间上市的基础设施部门公司的年度财务报表的形式进行的辅助数据，总共有26家公司的总样本。结果表明，Zmijewski模型成为一个预测模型，其精度最高为88.46％，这是由I型最低误差率为25％和II型的最低误差率，而II型的误差率为9.09％。因此，Zmijewski模型是印度尼西亚基础架构公司中使用的更合适的预测模型。关键字：预测模型，财务困扰，准确性，基础架构
