ANÁLISE DE CASOS DE INSUFICIÊNCIA RENAL NO MUNICÍPIO DE MARABÁ NO PERÍODO DE 2017 A MAIO DE 2022.
Bibliographic record
Abstract
IntroduçãoOs rins estão localizados na parte posterior do abdome, retroperitoneal e possuem a função de regulação, balanço hidroeletrolítico, equilíbrio ácido-base, excreção dos produtos do metabolismo de proteínas e do ácido nucleico, além da atividade eritropoética e controle da pressão arterial (PA), Soares (2022).A insuficiência renal (IR) se caracteriza pelo declínio da função renal como a perda da taxa de filtração glomerular e incapacidade de remoção dos resíduos metabólicos do nosso organismo.A IR apresenta como principais fatores de risco a hipertensão arterial, diabetes, pacientes portadores de doença cardiovascular, idade, hiperlipidemia, consumo excessivo de proteínas, proteinúria, fatores étnicos, pobreza e dentre outros, Soares (2022).No Brasil, estimativas em relação a prevalência de IR ainda são incertas, entretanto, de acordo com a caderneta de saúde coletiva mais de 100 mil pacientes recebiam terapia dialítica no país em 2017, além do mais o mesmo estudo detectou maior taxa de crescimento anual de IR no sexo masculino com 2,2% de taxa de crescimento anual comparado a 2% para o sexo feminino sendo crescente quanto maior for a idade do indivíduo, de acordo com estudos de Marinho, penha, silva, e galvão (2017).Voltado a Região Norte, segundo dados do Departamento de informática do SUS (2022), no período de 2017 a maio de 2022, embora a região apresente a menor taxa de internações por IR no país com 38.103 internações, ela predomina com maior taxa de mortalidade (14,57%) comparado as demais unidades federativas brasileira.Diante do exposto, torna-se evidente que a IR é uma doença que além de apresentar uma grande prevalência e elevada taxa de mortalidade, que se difere de região para região do território brasileiro, ela possui fatores de risco como idade e sexo que influenciam diretamente e se distinguem nos casos registrados e nas taxas de mortalidade por IR no Brasil.Nesse interim, o presente estudo objetivou relacionar fatores de idade e sexo ao número de casos de internações e óbitos por insuficiência renal no município de Marabá
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".