Prevalência de uso de medicamentos em população rural brasileira
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».