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Enregistrement W2079365842 · doi:10.11606/issn.2176-7262.v41i1p50-57

DADOS MÉDICO-LEGAIS SOBRE AFOGAMENTOS NA REGIÃO DE RIBEIRÃO PRETO (SP, BRASIL): UM PASSO PARA A PREVENÇÃO

2008· article· pt· W2079365842 sur OpenAlexaff
Rodrigo T. Araújo, Carmen C.S. Martin, Bruno Spinosa De Martinis, Martin Evison, Marco Aurélio Guimarães

Notice bibliographique

RevueMedicina (Ribeirão Preto) · 2008
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicinePolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,287 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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