Análise descritiva do perfil de casos notificados de violência por causas externas do tipo interpessoal/autoprovocada no Amazonas, período 2017 a 2022
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A violência apesar de todas suas vertentes onde implicam-se diversas concepções e interpretações, tem sido definida como a utilização de força, seja ela física, psíquica ou até mesmo moral por um indivíduo ou algum grupo, essas fatalidades acabam se tornando um importante mecanismo para conhecer a sociedade. Objetivo geral: Descrever o perfil dos indivíduos vítimas de violência por causas externas. Metodologia: Trata-se de um estudo epidemiológico de abordagem descritiva, disponíveis no SINAN net – Amazonas em Caso notificados de Violência Externa – notificações registradas no período de 2017-2022, como Instrumento de Coleta de Dados as variáveis serão de ordem sociodemográficas seguindo a ficha de notificação compulsória Casos que se enquadre como violência externa do tipo: doméstica/intrafamiliar, sexual, autoprovocada em todas as idades. Resultados: Foram notificados no Amazonas, no período de 2017 a 2022, 191.286 casos de violências das quais 38.530 foram casos confirmados. O principal grupo foi o das violências físicas com 18.135 (47.06%) casos e sexual com 10.203 (26.48%) casos. Em relação ao perfil dos indivíduos que sofreram algum tipo de violência, os principais são do sexo feminino 27.761 (72.05%), pessoas de 10 a 14 anos 7.935 (20.59%), com ensino fundamental incompleto 10.730 (27.85%), pardos 28592 (74.21%). Conclusão: a violência ainda é um sério problema de saúde pública no Amazonas e que necessita de estratégias que contribuam para a melhoria da atenção as populações vulneráveis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».