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Enregistrement W3039485390 · doi:10.1590/0102-311x00120019

Gastos com a assistência ao parto: comparação entre as coortes de nascimento de Pelotas dos anos de 2004 e 2015, Rio Grande do Sul, Brasil

2020· article· pt· W3039485390 sur OpenAlexaff
Marília Cruz Guttier, César Augusto Oviedo Tejada, Fernando C. Wehrmeister, Mariângela Freitas da Silveira, Marlos Rodrigues Domingues, Aluísio J. D. Barros, Iná S. Santos, Alícia Matijasevich, Diego G. Bassani, Andréa Dâmaso Bertoldi

Notice bibliographique

RevueCadernos de Saúde Pública · 2020
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGynecologyMedicinePhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although most childbirth care in Brazil is financed by the Brazilian Unified National Health System (SUS), there are out-of-pocket expenditures (private personal costs) involved in births. This study aims to compare maternal out-of-pocket expenditures in births of children from the Pelotas Birth Cohorts of 2004 and 2015. The study drew on information collected right after birth and at three months of age. The target variables include sociodemographic and economic data, private health plan coverage, and expenditures related to the birth. Values from 2004 were adjusted to 2015 by the general price index. There was an increase in private health plan coverage from 33.4% (95%CI: 31.9-34.9) to 45.1% (95%IC: 43.6-46.7) in the target period, directly associated with the families' socioeconomic status (p < 0.001). There was an increase in mean expenditures on hospitalization for the birth, from BRL 60.38 (SD = 288.66) to BRL 171.15 (SD = 957.07), and in additional medical expenditures, from BRL 191.60 (SD = 612.86) to BRL 1,424.80 (SD = 4,459.16) among mothers admitted to hospital under their private health plans (and there was no significant difference in these expenditures for mothers that opted for direct payment). There was an important increase in expenditures for childbirth care, especially among mothers admitted to hospital under private health plans.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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