Análise espacial da taxa de detecção de casos suspeitos de síndrome congênita pelo vírus Zika, Maranhão, 2015 a 2018
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify spatial patterns in cases of changes in growth and development related to Zika virus infection and other infectious etiologies (denominated Zika virus congenital syndrome in this study) reported in Maranhão from 2015 to 2018 and their relation with socioeconomic and demographic variables. METHODS: Ecological study of notified Zika virus congenital syndrome cases in the 217 cities of Maranhão, Brasil. Spatial autocorrelation was calculated using GeoDa 1.14 software and the local and global (I) Moran's index in univariate and bivariate analyses on Zika virus congenital syndrome incidence rate with Municipal Human Development Index (MHDI), population density, Gini coefficient and the cities' time of administrative political emancipation. Local Moran's Index was calculated to identify clusters with significant spatial autocorrelation. RESULTS: Spatial autocorrelation was checked in univariate analysis of the incidence rate of Zika virus congenital syndrome (I=0,494; p=0,001) and positive correlation in bivariate analysis of the incidence rate with Municipal Human Development Index (I=0,252; p=0,001), population density (I=0,338; p=0,001) and the cities' time of administrative political emancipation (I=0,134; p=0,001). The correlation between incidence rate with Gini coefficient was not significant (I= -0,033; p=0,131). Five high-incidence clusters were found in distinct areas of the state. CONCLUSIONS: Cities with higher MHDI, higher population density and more years of administrative political emancipation had more cases of Zika virus congenital syndrome notified.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».