cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota samarinda,
Kalimantan timur
INDONESIA
Borneo Nursing Journal (BNJ)
Published by Akademi Keperawatan Yarsi Samarinda
ISSN : 26548453     EISSN : 26855054     DOI : -
Core Subject : Health,
Health Professions Nursing
Borneo Nursing Journal (BNJ) adalah jurnal yang diterbitkan dua kali dalam satu tahun oleh Akademi Keperawatan Yarsi Samarinda bekerjasama dengan Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Yarsi Pontianak. Adapun ruang lingkup/topik dalam BNJ adalah bidang Keperawatan.
Arjuna Subject : -
Articles 241 Documents
 21   22   23   24   25 
Penapisan Dini Risiko Stroke Pada Aparatur Sipil Negara Berbasis Literasi Kesehatan, Indikator Kesehatan, Dan Determinan Sosial Dengan Pendekatan Machine Learning: Suatu Scoping Review Rohimah, Siti; Enik Suhariyanti; Rohwina Mel Siyari; Ade Irma Nurwahidah
Borneo Nursing Journal (BNJ) Vol. 8 No. 1 (2026)
Publisher : Akademi Keperawatan Yarsi Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61878/bnj.v8i1.357

Abstract

Stroke merupakan salah satu penyebab utama kematian dan kecacatan di dunia, termasuk di Indonesia. Upaya pencegahan primer melalui penapisan dini faktor risiko menjadi langkah strategis untuk menekan beban penyakit ini. Artikel ini menyajikan hasil scoping review mengenai peran literasi kesehatan, indikator klinis, determinan sosial, serta pemanfaatan machine learning dalam skrining dini risiko stroke, khususnya pada Aparatur Sipil Negara (ASN). Kajian dilakukan menggunakan pedoman PRISMA-ScR dengan kerangka PCC. Dari 1.420 artikel yang teridentifikasi, 20 memenuhi kriteria inklusi. Hasil analisis menunjukkan bahwa literasi kesehatan terkait stroke masih rendah, determinan sosial seperti pendidikan dan status ekonomi memiliki pengaruh besar terhadap insiden stroke, indikator klinis tetap relevan sebagai faktor utama, dan machine learning terbukti meningkatkan akurasi prediksi, terutama saat mengintegrasikan data klinis dan sosial. Temuan ini menegaskan pentingnya model prediksi berbasis teknologi yang bersifat integratif dan kontekstual, agar strategi pencegahan stroke lebih efektif diterapkan pada populasi ASN di Indonesia.

Page 25 of 25 | Total Record : 241

 21   22   23   24   25 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 8 No. 1 (2026) Vol. 7 No. 2 (2025) Vol. 7 No. 1 (2025) Vol. 6 No. 2 (2024) Vol. 6 No. 1 (2024) Vol. 5 No. 2 (2023) Vol. 5 No. 1 (2023) Vol. 4 No. 2 (2022) Vol. 4 No. 1 (2022) Vol 3 No 2 (2021) Vol. 3 No. 1 (2021) Vol 2 No 2 (2020) Vol 2 No 1 (2020) Vol 1 No 1 (2019) More Issue