Série temporal do suicídio no Brasil: o que mudou após o Setembro Amarelo?
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Analisar a prevalência das notificações de suicídio no Brasil antes e após o lançamento da Campanha Setembro Amarelo (CSA) pelo Ministério da Saúde. Métodos: Foram utilizados dados secundários contidos no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) disponibilizados pelo DATASUS. Resultados: O número de casos notificados por intoxicação exógena somou um total de 452.579 pessoas no Brasil, destas, 15% (67.966) correspondiam à categoria “tentativa de suicídio” e 10% (45.901) a causas indeterminadas. Quanto à classificação de transtornos mentais e de comportamento da CID-10, entre 2013 e 2016, os óbitos notificados por “transtorno depressivo recorrente” (F33) vitimaram um total de 236 pessoas, das quais 57% (134) eram mulheres. Conclusão: Mais da metade das mortes violentas no mundo tem como causa o suicídio, tornando-o um problema da saúde pública. No ano de 2015 foi iniciada a Campanha Setembro Amarelo (CSA), que atua na prevenção ao suicídio. As taxas de incidência apresentaram dados ascendentes após a implantação da CSA, permitindo o questionamento a respeito da efetividade do programa. Faz–se necessário acompanhar a campanha por um maior intervalo de tempo, a fim de compreender seus impactos futuros.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.025 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".