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Enregistrement W4309755075 · doi:10.1590/1414-462x202230030154

Prevalência de uso de medicamentos em população rural brasileira

2022· article· pt· W4309755075 sur OpenAlexaff
Samila Breder Emerich Mendes, Glenda Blaser Petarli, Mônica Cattafesta, Eliana Zandonade, Olívia Maria de Paula Alves Bezerra, José Geraldo Mill, Luciane Bresciani Salaroli

Notice bibliographique

RevueCadernos Saúde Coletiva · 2022
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Health in Brazil
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Espírito SantoConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésMedicineHumanitiesGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo Introdução Apesar da vulnerabilidade social existente na população rural brasileira, o uso de medicamentos entre agricultores é um tema ainda pouco estudado no país. Objetivo Analisar o uso de medicamentos e sua associação com características sociodemográficas, laborais, comportamentais e autoavaliação do estado de saúde em agricultores. Método Estudo epidemiológico transversal com 790 agricultores de 18 a 59 anos, de ambos os sexos, do município de Santa Maria de Jetibá. Os medicamentos foram agrupados segundo o Sistema de Classificação Anatômico-Terapêutico-Químico (ATC) nos níveis 1 e 2. Foram realizadas análise descritiva (frequências absolutas e relativas) e associações entre as variáveis e o uso de medicamentos pelo teste de qui-quadrado. As variáveis que se mostraram associadas com o desfecho com nível de significância de 5% no teste de qui-quadrado foram testadas por regressão logística binária. Resultados A prevalência de uso de medicamentos foi de 44,2%, sendo menor no sexo masculino (30,3%) do que no feminino (59,4%). Após a análise ajustada, o uso de medicamentos esteve associado ao sexo feminino, à faixa etária de 40 anos ou mais e à pior autoavaliação do estado de saúde. A prevalência de polifarmácia foi de 6,6%. Os medicamentos mais utilizados foram os anti-hipertensivos (19,3%). Conclusão O estudo evidenciou a importância de se avaliar populações rurais a fim de subsidiar políticas e recursos em saúde pública.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,318 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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