Observatório Covid-19 Fiocruz - uma análise da evolução da pandemia de fevereiro de 2020 a abril de 2022
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic had a significant impact on the living and working conditions of the entire population of Brazil, having a different and more intense effect on groups considered to be vulnerable. The objective of this article is to present an overview of the evolution of the pandemic in the country according to the bulletins of the Covid-19 Fiocruz Observatory in the period between the declarations of the beginning and end of the Public Health Emergency of National Concern (ESPIN, in Portuguese), February 2020 to April 2022. Several of the indicators adopted in the 69 bulletins published for the analysis of the pandemic were used, such as cases and deaths due to SARIs and COVID-19, age groups, % of occupancy of ICU beds, and vaccination, among others. The evolution analysis was organized between years and phases of the pandemic, seeking to highlight what characterized each moment. The closing statement of ESPIN in Brazil coincides with the discussions on the transition from a pandemic to an endemic scenario, without this representing the elimination of the virus, infections, and disease, posing the challenges of advances in vaccination processes in Brazil and around the world, as well as living with scenarios that may require the adoption of temporary protection measures in epidemic periods and periods of greater risk for vulnerable groups.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».