Public health system expenditure on motor vehicle collisions in Brazil: an ecological study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the cost of traffic accidents in Brazil and the impact of age/location. METHODS: All patients admitted to a Brazilian hospital due to traffic accidents from January 2012 to December 2022 and cost of hospital services were obtained from the Department of Information Technology of the Unified Health System. Demographic data were collected in the Brazilian Institute of Geography and Statistics database. Parametric and nonparametric data were analyzed. The Kruskal-Wallis' test and a post-hoc test were used for data comparison. The ARIMA linear regression method for trend estimation. RESULTS: In Brazil, 1.6 million individuals were involved in traffic accidents between 2012-2022, resulting in a cumulative hospital expenditure of US$ 38 million. The average hospital admission cost during this time was US$ 239.66, but no correlation was found between the cost per capita and driver population density increase. Hospitalization in the Midwest/South was higher. CONCLUSION: The economic impact of traffic accidents on the Brazilian public health system is significant. With a high number of victims admitted annually and evident regional and age-related disparities, there is a clear need for comprehensive and cost-effective healthcare strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».