ANÁLISE DO PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DA DENGUE NA REGIÃO SUDESTE DO BRASIL: COMPARAÇÃO ENTRE O PRIMEIRO BIMESTRE DE 2023 E 2024
Notice bibliographique
Résumé
A dengue é uma arbovirose de grande prevalência no Brasil, descrita como uma doença infecciosa febril aguda, que pode se apresentar de forma benigna ou grave. Esse artigo tem como objetivo analisar o perfil epidemiológico dos casos confirmados de dengue na região Sudeste durante os primeiros dois meses do ano de 2024 em comparação ao mesmo intervalo de tempo do ano de 2023. Os dados foram obtidos por meio de banco de dados gerenciado pelo Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde -DATASUS e os critérios de inclusão avaliados foram casos notificados e confirmados de dengue no SINAN que estão embasados nas normas do Sistema de Vigilância Epidemiológica do Ministério da Saúde. Na região Sudeste, foram notificados 68.339 casos de dengue durante o primeiro bimestre do ano de 2023 e 310.780 casos de dengue no mesmo período do ano de 2024, verifica-se um elevado predomínio dos estados de Minas Gerais e São Paulo em ambos os anos. Em relação às capitais desses estados, as cidades São Paulo e Rio de Janeiro são as de maior destaque numérico. Portanto, houve um aumento significativo de números de casos suspeitos e confirmados na região Sudeste quando comparado o primeiro bimestre de 2023 com o de 2024.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».