Analysis of morbidity due to dementia in elderly individuals in Southeast Brazil (2008-2024): an ecological study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dementia is a syndrome of degeneration of higher cortical functions, involving memory, thinking, comprehension, language, and judgment. It has become increasingly important as a public health problem due to the growth of the elderly population, projecting that these individuals may reach 23.8% by 2040, thus nearly a quarter of the Brazilian population. Objective: To analyze the morbidity and mortality due to dementia in the elderly population in the Southeast Region from January 2008 to March 2024. Methods: This is an ecological, cross-sectional, descriptive study with a quantitative approach, conducted in May 2024, using data collected from the Hospital Information System of SUS (SIH/SUS - Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde), available from the Department of Informatics of the Unified Health System (DATASUS - Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde). The variables used were hospitalizations, total diagnostic value, deaths, and mortality rate. The collected data were organized in Microsoft Excel spreadsheets and analyzed using descriptive statistics. Results: Mortality rates, deaths, hospitalizations, and total diagnostic value were observed, respectively, for each state in the Southeast Region. In Minas Gerais, it was 19.04% (626 deaths and 3,288 hospitalizations) totaling R$15,725,524.48; in Espírito Santo, it was 7.38% (9 deaths and 122 hospitalizations) totaling R$323,552.44; in Rio de Janeiro, it was 15.11% (950 deaths and 6,289 hospitalizations) totaling R$38,420,414.65; in São Paulo, it was 7.18% (511 deaths and 7,114 hospitalizations) totaling R$40,252,064.51. Hence, it was possible to verify that the mortality rate in the state of Rio de Janeiro is lower than that of Minas Gerais; additionally, it has an approximately 50% higher total value allocated compared to the number of hospitalizations that occurred in the state of Minas Gerais. Thus, there is an unequal distribution of funds in Brazil, resulting in avoidable deaths. Conclusion: The data examined highlight the discrepancy in resources allocated to Minas Gerais compared to Rio de Janeiro. Therefore, the lack of support professionals such as nurses, psychologists, and physiotherapists for this population exacerbates this situation, consequently requiring more investment in dementia prevention measures and care for diagnosed patients with comprehensive services. For example, early recognition of the disease and differential diagnosis to mitigate the impacts of this disease, improve the patients quality of life, and increase their survival.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».