Non-communicable diseases diagnosed in a health care service for dock workers: a case study in a seaport of Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dock workers are important for world economic growth. They develop work where they are exposed to risk factors for non-communicable diseases. Non-communicable diseases are characterized as disorders that affect the general population and in recent decades the number of deaths worldwide has been considered significant. The aims of this study have been to identify non-communicable diseases that affect dock workers, according to records from the Medical Outpatient Clinic for Dock Workers. Methods: Quantitative and exploratory study. Data were collected from all medical care files of dock workers in the period 2000 to 2009. A predetermined form was used, focusing on clinical data and diagnoses of non-communicable diseases. Descriptive data analysis was performed. Results: Data were collected from 953 medical care records. The population was predominantly male (90.47%) and the predominant age of workers was below 50. The most common non-communicable diseases were hypertension (8.3%); obesity (5.6%); diabetes mellitus (3%); acute myocardial infarction (0.5%). Conclusion: The results showed hypertension, obesity and diabetes as the more prevalent non-communicable diseases. Occupational health nurses possess the theoretical and practical knowledge to organize a process of care that includes prevention and promotes health strategies appropriate for the labour reality of this group of workers.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».