PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DA MENINGITE MENINGOCÓCICA EM PACIENTES PEDIÁTRICOS: IMPACTO DA SAZONALIDADE NAS REGIÕES SUL E NORDESTE
Notice bibliographique
Résumé
A meningite é uma infecção que afeta principalmente crianças. Este estudo quantitativo, com análise temporal, comparou internamentos pediátricos por meningite nas regiões Sul e Nordeste do Brasil entre 2012 e 2023, utilizando dados do SIH/SUS (DATASUS), faixas etárias: grupo 1 (1 a 4 anos) e grupo 2 (5 a 9 anos). A tabulação foi feita no Microsoft Excel® e os resultados foram comparados à literatura científica. No conjunto das duas regiões, observou-se maior frequência de internamentos no grupo 1 (58,43%), o que pode ser atribuído à imaturidade do sistema imunológico e à exposição a ambientes fechados. Essa diferença se intensificou durante o outono e o inverno, sobretudo no Sul, possivelmente pelo impacto das baixas temperaturas. No total de internações, o Nordeste concentrou 56,82%, superando o Sul (43,18%), o que pode refletir desigualdades socioeconômicas regionais. Houve também predominância do sexo masculino e redução das internações após a introdução vacinal e durante a pandemia de COVID-19. A análise evidenciou padrões epidemiológicos distintos entre faixas etárias e regiões, com maior vulnerabilidade nos mais jovens e no Nordeste, reforçando a relevância de políticas públicas, vacinação e ações equitativas em saúde infantil.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».