CARACTERIZAÇÃO DE IDOSOS VÍTIMAS DE ACIDENTES POR CAUSAS EXTERNAS
Bibliographic record
Abstract
Estudo quantitativo retrospectivo, cujo objetivo foi caracterizar as ocorrências em idosos vítimas de acidentes por causas externas, atendidos por um Serviço de Atendimento Móvel de Urgência, em uma cidade do Estado do Paraná, Brasil. A amostra compreendeu 324 ocorrências no período amostral de junho a dezembro de 2009. Foram respeitados os preceitos éticos no estudo. A maioria das vítimas era do sexo feminino (n=179; 55,25%), na faixa etária de 60 a 65 anos, com Hipertensão Arterial Sistêmica (n=80; 24,69%) e Diabetes Mellitus (n=33; 10,18%). Foram significativas as ocorrências nos domicílios (n=171; 52,78%); a maior incidência foi das quedas de mesmo nível (n=185; 57,10%), seguidas dos acidentes de transporte terrestre (n=73; 22,52%). Destaca-se a importância de ações pela equipe multiprofissional de saúde, voltadas à prevenção de acidentes por causas externas na população idosa, com ênfase em informações sobre os riscos e cuidados preventivos nas quedas de mesmo nível em domicílio.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| 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".