IMPACTO DA PANDEMIA PELO NOVO CORONAVÍRUS NO PERFI L DE CONSUMO DE ANSIOLÍTICOS E ANTIDEPRESSIVOS NA ATENÇÃO BÁSICA DO DISTRITO FEDERAL, BRASIL
Bibliographic record
Abstract
A pandemia pelo novo Coronavírus proporcionou o aumento da vulnerabilidade psicossocial bem como o agravo das patologias preexistentes, como depressão e ansiedade. Neste sentindo, o objetivo deste trabalho é avaliar o impacto da pandemia da COVID-19 no consumo de ansiolíticos e antidepressivos na UBS 4 do Recanto das Emas – Distrito Federal. Trata-se de um estudo observacional, com corte transversal, que analisou o consumo de ansiolíticos e antidepressivos no período entre fevereiro a agosto de 2019 e 2020, utilizando o consumo médio mensal e o número de atendimentos. Além disso, verifi cou-se também as informações de sexo e idade para traçar um perfi l de consumo destes medicamentos. Dos 7 medicamentos avaliados, todos apresentaram um aumento no consumo em 2020, sendo este de 181,90%, 124,36%, 325,33%, 125%, 12,80%, 22,18% e 6,45% para a fl uoxetina 20mg, amitriptilina 25mg, Imipramina 25 mg, clomipramina 75 mg, diazepam 5 mg, clonazepam 2 mg e clonazepam 2,5 mg/mL respectivamente. Com relação ao perfi l encontrado, houve uma predominância do gênero feminino e da população com idade entre 20 a 59 anos, como consumidores majoritários desses medicamentos. De maneira geral, foi observado um grande impacto nos perfi s de consumo dos psicotrópicos no período de tempo avaliado.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".