Impacto do uso da água de cisternas na ocorrência de episódios diarréicos na população rural do agreste central de Pernambuco, Brasil
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVOS: avaliar o impacto do uso da água de cisternas na ocorrência de episódios diarréicos comparando o número e a duração de episódios entre moradores de domicílios com e sem cisternas, numa mesma área geográfica. MÉTODOS: estudo longitudinal prospectivo aninhado a um estudo de corte transversal com dois grupos de comparação (domicílios com e sem cisternas) realizado, em 21 municípios do Agreste Central de Pernambuco, em 2007. O período de coleta foi de 60 dias, e incluiu 1765 indivíduos. Para análise descritiva utilizou-se modelos mistos hierárquicos, Mann-Whitney e Kaplan-Meyer com nível de significância de 5%. RESULTADOS: entre os 949 indivíduos com cisternas, obteve-se uma redução no risco de ocorrência de episódios diarréicos de 73% quando comparados aos 816 indivíduos sem cisternas (RR=0,27; p<0.001). O número médio de episódios registrados nos residentes de domicílios sem cisternas foi de 0,48 (DP=1,17), contra 0,08 (DP=0,32) nos domicílios com cisternas(z=-10,26; p<0,001). A duração média dos episódios foi 1,5 vezes maior nos domicílios sem cisternas (χ²=8,99; p=0,003). CONCLUSÕES: os achados deste estudo destacam a importância do acesso à água potável na redução de doenças. A ocorrência de diarréia, bem como, seus indicadores de gravidade - número de episódios e duração da diarréia foram consistentemente maiores nos residentes de domicílios sem cisternas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".