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Enregistrement W1571854099 · doi:10.1590/s0034-8910.2013047004817

Utilização de medicamentos pela população quilombola: inquérito no Sudoeste da Bahia

2013· article· pt· W1571854099 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRevista de Saúde Pública · 2013
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytochemistry Medicinal Plant Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionFocus (optics)Action (physics)DrugEveryday life

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To characterize the medication use by the quilombola population. METHODS: A population-based cross-sectional study was conducted with 797 adult quilombola in Vitória da Conquista, BA, Northeastern Brazil, in 2011. Analysis of variance was used to compare means of drugs by subject, according to demographic, socioeconomic and health-related behavior variables. Prevalence, prevalence ratios and their 95% confidence intervals were estimated. Multivariate analysis was carried out using Poisson regression with robust variance. RESULTS: The most widely consumed drugs by the population were those for the cardiovascular and nervous systems. Prevalence of medication use was 41.9%, significantly higher among women (50.3%) than men (31.9%). After adjusted analysis, medication use was associated with being female gender, being aged 60 or older, higher economic level, worse self-rated health, greater number of self-reported diseases and number of medical appointments. CONCLUSIONS: Strategies to improve rational drug use should preferentially focus on women and older adults. Thus, special attention should be given to promote rational prescription in everyday health services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle