MORTALIDADE POR INFLUENZA EM IDOSOS NO RS EM 2018: UM ESTUDO TRANSVERSAL
Bibliographic record
Abstract
Introdução: as infecções respiratórias constituem um conjunto de doenças comumente relacionadas aos idosos, sendo o vírus da Influenza um dos seus principais agentes etiológicos. Os idosos são um grupo vulnerável porque a idade avançada está associada com uma grande prevalência de doenças crônicas e um sistema imune mais deficiente. No Brasil, a política de vacinação contra a Influenza iniciou-se em 1999, sendo oferecida anualmente pelo SUS aos idosos e demais grupos de risco. Objetivos: analisar o número de casos e óbitos por Influenza no estado do Rio Grande do Sul e comparar o coeficiente de mortalidade entre os idosos e o restante da população. Métodos: estudo transversal com análise secundária dos dados presentes nos boletins epidemiológicos divulgados pelo Centro Estadual de Vigilância em Saúde (CEVS) até a 41ª semana (13/10) de 2018 . Resultados: durante o período analisado, no Rio Grande do Sul, houve 613 casos de Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) por Influenza, dos quais, 25,9% (159 casos) foram em adultos maiores que 60 anos. Além disso, dos 94 óbitos, 41 foram em idosos, representando 43,6% do total. O coeficiente de mortalidade nos idosos foi 2,2 vezes maior do que no restante da população. Conclusões: durante o período analisado, os idosos foram o grupo com a maior mortalidade por complicações respiratórias causadas pela Influenza. Reforça-se, então, a importância da vacinação nos idosos, que durante o ano de 2018 atingiu uma cobertura de 93,9%, considerada acima da meta proposta pelo Ministério da Saúde.
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 | 0.002 |
| 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 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
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".