PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DA VIOLÊNCIA DOMÉSTICA CONTRA A MULHER NO ESTADO DE MINAS GERAIS – ESTUDO DE CASO
Bibliographic record
Abstract
A violência doméstica no Brasil, assim como em todo o mundo, se tornou problema de segurança e saúde pública.Dessa forma, merece destaque entre as preocupações dos trabalhadores de saúde.Diante disso, o objetivo do presente estudo foi caracterizar o perfil epidemiológico dos casos de violência doméstica no estado de Minas Gerais no período de 2019 a 2021.Para tal, foi desenvolvido um estudo epidemiológico observacional, descritivo com recorte transversal utilizando uma abordagem quantitativa com uso de fontes secundárias.Utilizou-se como instrumento de coleta de dados a ficha de notificação de violência do VIVA, presente no SINAN.Para análise dos dados foi realizada estatística descritiva com uso do Software R ® .Os resultados demonstraram maior frequência de mulheres que possuíam o ensino médio completo (20,4%), idade entre 20 e 29 anos (26,3%), pardas e pretas (59,6%), heterossexuais (96,7%) e dividindo-se de forma igual entre solteiras e casadas (37,7%).Em relação ao meio de violência, o mais frequente foi a força corporal/espancamento (46,8%).Observou-se que 34,3% dos casos são de autoagressão.Quanto ao relacionamento com o autor da agressão identificou ser o cônjuge (21,8%).Conclui-se que, o perfil dos casos de violência se caracteriza por ocorrer em mulheres com até 11 anos de estudo, consideradas adultas jovens, heterossexuais e do grupo negro.A manifestação mais frequente de violência foi o espancamento, sendo o companheiro o agressor.A identificação do perfil epidemiológico da violência pode contribuir para a construção de políticas públicas mais específicas e direcionadas para os grupos vulneráveis.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".