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.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».