EPIDEMIOLOGIA DAS INTERNAÇÕES POR PNEUMONIA NA REGIÃO SUDESTE DO BRASIL: TENDÊNCIAS ENTRE 2013 A 2023
Notice bibliographique
Résumé
A pneumonia é uma infecção alveolar multifatorial com manifestações clínicas de amplo espectro. Este estudo tem como objetivo analisar o padrão epidemiológico das internações por pneumonia na Região Sudeste do Brasil entre 2013 e 2023. Trata-se de uma pesquisa descritiva quantitativa retrospectiva, que utilizou dados secundários provenientes do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH/SUS), disponibilizados pelo Departamento de Informática do SUS (DATASUS), avaliando-se o número de casos de Pneumonia entre 2013 a 2023. Os dados foram organizados e tabulados em planilhas utilizando o software Microsoft Excel® e comparados com as literaturas relevantes. Observou-se uma redução de 10% nas internações entre 2020 e 2021, com uma diminuição de quase 40% em comparação ao período pré-pandêmico, sendo São Paulo o estado com o maior número de casos. Durante o início da pandemia, os custos de internamento aumentaram cerca de 20%, com tendência de crescimento nos anos seguintes. Em relação às faixas etárias, as crianças menores de 1 ano apresentaram a maior redução nas internações, com uma queda de 67,5% durante a pandemia, seguida de aumento após a retomada das atividades escolares e sociais. As internações por pneumonia foram mais prevalentes entre indivíduos que se autodeclararam brancos (42,92%) e pardos (30,43%) e, independentemente da etnia, os homens apresentaram uma maior proporção de casos (52,64%) em comparação às mulheres (47,36%). A taxa de mortalidade atingiu seu pico em 2020 (16,45%), principalmente entre as crianças de 1 a 4 anos e idosos com mais de 80 anos. O presente estudo apresenta como limitações a exclusão de registros incompletos e a dependência de dados secundários. No entanto, destaca lacunas relevantes, como a necessidade de estratégias mais eficazes para a prevenção e o manejo da pneumonia em populações de risco.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».