Influência do Período Pandêmico do COVID-19 em Internamentos Prevalentes Pediátricos em um Hospital Público
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to analyze the profile of the most prevalent causes of hospitalizations in children under 10 years of age, in a public hospital in Pernambuco, during the COVID-19 pandemic period. This is a quantitative, cross-sectional, retrospective and descriptive research. DATASUS was used to collect data, using a data collection instrument built by the authors. The data were organized and processed, under simple statistics, using Microsoft Excel, which allowed the creation of tables and graphs to present the results and discuss the findings. Of the total number of hospitalizations, 56% were male, 77% were mixed race/color, the most common age range was <1 year for general causes and 1-4 years for external causes. As for the nature of the service, 99% was urgent; Among the causes, 60% were due to conditions in the neonatal period and 27% respiratory diseases. The pandemic changed the pattern of hospitalizations with an initial drop in hospitalizations for general causes and a subsequent increase in 2021, concentrated in respiratory causes, in addition to an increase in hospitalizations for external causes. It is concluded that the pandemic period affected the most prevalent causes of pediatric hospitalizations.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».