DADOS MÉDICO-LEGAIS SOBRE AFOGAMENTOS NA REGIÃO DE RIBEIRÃO PRETO (SP, BRASIL): UM PASSO PARA A PREVENÇÃO
Notice bibliographique
Résumé
Este é um estudo de prevalência com a primeira descrição específica de casos de afogamento em uma área não-costeira do Brasil, em Ribeirão Preto, estado de São Paulo, uma região com padrão de vida comparável ao de países desenvolvidos, com o objetivo de estabelecer medidas preventivas para este tipo específico de trauma. Metodologia : Uma análise da documentação médico-legal de 89 casos de afogamento ocorridos entre 2001 e 2004. O padrão de mortes por afogamento foi estudado através de parâmetros como idade, sexo, características sócio-econômicas e avaliação do consumo de álcool. Resultados: um índice de 2,69 casos por 100.000 habitantes foi observado. O perfil predominante entre as vítimas de afogamento foi o do homem caucasiano em idade economicamente produtiva (15-59 anos), afogados acidentalmente em rios e represas na área rural durante o verão e o outono, sendo inviável a avaliação do consumo de álcool. Conclusão e Relevância : a observação do perfil da vítima de afogamento através dos relatórios médico-legais permitiu o desenvolvimento de um projeto piloto de sucesso na prevenção de afogamentos que pode ser expandido para outras áreas não-costeiras do Brasil, visando à redução do número de vítimas através da prevenção. As dificuldades de investigar a influência do consumo de álcool são discutidas.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».