Prevalência de uso de medicamentos em população rural brasileira
Bibliographic record
Abstract
Resumo Introdução Apesar da vulnerabilidade social existente na população rural brasileira, o uso de medicamentos entre agricultores é um tema ainda pouco estudado no país. Objetivo Analisar o uso de medicamentos e sua associação com características sociodemográficas, laborais, comportamentais e autoavaliação do estado de saúde em agricultores. Método Estudo epidemiológico transversal com 790 agricultores de 18 a 59 anos, de ambos os sexos, do município de Santa Maria de Jetibá. Os medicamentos foram agrupados segundo o Sistema de Classificação Anatômico-Terapêutico-Químico (ATC) nos níveis 1 e 2. Foram realizadas análise descritiva (frequências absolutas e relativas) e associações entre as variáveis e o uso de medicamentos pelo teste de qui-quadrado. As variáveis que se mostraram associadas com o desfecho com nível de significância de 5% no teste de qui-quadrado foram testadas por regressão logística binária. Resultados A prevalência de uso de medicamentos foi de 44,2%, sendo menor no sexo masculino (30,3%) do que no feminino (59,4%). Após a análise ajustada, o uso de medicamentos esteve associado ao sexo feminino, à faixa etária de 40 anos ou mais e à pior autoavaliação do estado de saúde. A prevalência de polifarmácia foi de 6,6%. Os medicamentos mais utilizados foram os anti-hipertensivos (19,3%). Conclusão O estudo evidenciou a importância de se avaliar populações rurais a fim de subsidiar políticas e recursos em saúde pública.
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 | 0.000 | 0.002 |
| 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 | 0.000 | 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".