The impact of social isolation on the incidence of TBI in Salvador-BA at the second quarter of last five years
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: The COVID-19 pandemic caused radical changes in the daily lives of the population. In this context, actions of social isolation - such as limiting the operation of certain commercial establishments and other actions that prevent the crowding of people - were adopted worldwide to avoid the spread of the SARS-CoV-19 virus. Thus, with the advent of radical changes in the dynamics of society, changes in the pattern of hospitalization in large cities for traumatic brain injury (TBI) can be expected. Therefore, this study aims to trace the epidemiological impact of adopting social isolation on the incidence of TBI in the city of Salvador-Ba, comparing its incidence in the second quarter of the last five years. Methods: Descriptive observational, cross-sectional study, composed of secondary data published by the Ministry of Health through DATASUS and extracted from the SUS Hospital Information System (SIH/SUS). A period of five years was selected (second quarter of 2016, 2017, 2018, 2019 and 2020) and hospital morbidity data for intracranial trauma, by place of hospitalization, covering the territory of Salvador. Results: In the second quarter of 2020, 2019, 2018, 2017 and 2016, were registered, respectively: 394, 426, 452, 367, 374 admissions for intracranial trauma in hospitals in Salvador-Bahia. Conclusion: No significant reduction in the number of hospitalizations during the period of social isolation, compared to previous years. This opposes a perspective that hospitalizations for TBI would reduce in the second quarter of 2020, as a result of installation of the quarantine and risk of contamination in hospitals.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».