AVALIAÇÃO DA TENDÊNCIA TEMPORAL E DA PREVALÊNCIA DE LEISHMANIOSE VISCERAL CANINA E HUMANA DENTRE OS ANOS DE 2010 A 2019 EM MUNICÍPIOS DE MINAS GERAIS – BRASIL
Bibliographic record
Abstract
Leishmanioses são causadas por protozoários do gênero Leishmania, parasitos que infectam grande número de mamíferos, incluindo o homem. A Leishmaniose Visceral (LV) é a forma mais severa da doença e invariavelmente leva ao óbito, se não diagnosticada e tratada precocemente. O objetivo desse estudo foi realizar uma análise de natureza documental, descritiva e analítica, de abordagem quantitativa das informações contidas no banco de dados - FUNED/GAL (Fundação Ezequiel Dias/Gerenciador de Ambientes Laboratoriais), da Secretaria Estadual de Saúde de Minas Gerais. Os dados epidemiológicos que compõe este estudo são registros de casos positivos e negativos da cidade de Patos de Minas-MG e 18 municípios das mesorregiões do Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba, Noroeste de Minas e Norte de Minas. No período compreendido entre janeiro de 2010 e junho de 2019 foi notificado um total de 1170 indivíduos suspeitos de Leishmaniose Visceral Canina e/ou Humana. 304 (25,98%) indivíduos receberam o resultado positivo, enquanto 866 foram negativos, e em alguns casos, inconclusivos. Os dados obtidos no estudo revelaram a tendência temporal crescente e alta prevalência da doença, mostrando que a doença está em expansão na região estudada onde o cão é o principal reservatório doméstico da doença, permanecendo como principal elo de ligação entre o protozoário e o hospedeiro humano.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| 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".