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Enregistrement W4396743464 · doi:10.47820/recima21.v5i5.5199

ANÁLISE DO PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DA DENGUE NA REGIÃO SUDESTE DO BRASIL: COMPARAÇÃO ENTRE O PRIMEIRO BIMESTRE DE 2023 E 2024

2024· article· pt· W4396743464 sur OpenAlexaboutno aff
A. Miranda, Geovana Oliveira Gomes, M. FONSECA, Yasminn Martins Santos, Guilherme de Andrade Ruela

Notice bibliographique

RevueRECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218 · 2024
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Dengue feverEpidemiologyGeographyVirologyMedicineArchaeologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,307 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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