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DADOS MÉDICO-LEGAIS SOBRE AFOGAMENTOS NA REGIÃO DE RIBEIRÃO PRETO (SP, BRASIL): UM PASSO PARA A PREVENÇÃO

2008· article· pt· W2079365842 on OpenAlexaff
Rodrigo T. Araújo, Carmen C.S. Martin, Bruno Spinosa De Martinis, Martin Evison, Marco Aurélio Guimarães

Bibliographic record

VenueMedicina (Ribeirão Preto) · 2008
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicInjury Epidemiology and Prevention
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicinePolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este é um estudo de prevalência com a primeira descrição específica de casos de afogamento em uma área não-costeira do Brasil, em Ribeirão Preto, estado de São Paulo, uma região com padrão de vida comparável ao de países desenvolvidos, com o objetivo de estabelecer medidas preventivas para este tipo específico de trauma. Metodologia : Uma análise da documentação médico-legal de 89 casos de afogamento ocorridos entre 2001 e 2004. O padrão de mortes por afogamento foi estudado através de parâmetros como idade, sexo, características sócio-econômicas e avaliação do consumo de álcool. Resultados: um índice de 2,69 casos por 100.000 habitantes foi observado. O perfil predominante entre as vítimas de afogamento foi o do homem caucasiano em idade economicamente produtiva (15-59 anos), afogados acidentalmente em rios e represas na área rural durante o verão e o outono, sendo inviável a avaliação do consumo de álcool. Conclusão e Relevância : a observação do perfil da vítima de afogamento através dos relatórios médico-legais permitiu o desenvolvimento de um projeto piloto de sucesso na prevenção de afogamentos que pode ser expandido para outras áreas não-costeiras do Brasil, visando à redução do número de vítimas através da prevenção. As dificuldades de investigar a influência do consumo de álcool são discutidas.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.182
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0040.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.287 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2008
Admission routes1
Has abstractyes

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