Conhecer para cuidar: prevalência e fatores associados às Infecções Sexualmente Transmissíveis em imigrantes de Goiás
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo: Estimar a prevalência de Infecções Sexualmente Transmissíveis (IST) em imigrantes e refugiados residentes na região metropolitana de Goiânia, Goiás. Método: Trata-se de um estudo transversal e analítico. A coleta de dados foi realizada no período de julho de 2019 a janeiro de 2020 e integraram a amostra 308 imigrantes e refugiados. Todos foram entrevistados face-a-face e testados para HIV, Sífilis e Hepatite B, por meio de testes rápidos. Resultados: A prevalência geral para alguma das IST investigadas foi de 8,8% (IC95% 6,0% – 12,3%), sendo 5,8% (IC95% 3,6% – 8,9%) para Hepatite B, 2,3% para Sífilis (IC95% 1,00% – 4,4%) e 0,7% para HIV (IC95% 0,1% – 2,1%). A análise múltipla, por regressão logística, mostrou que as variáveis sexo masculino (OR = 2,7) e tempo de moradia no Brasil (OR = 2,6) foram associadas significativamente às IST (p < 0,05). Conclusão: Os resultados deste estudo sugerem que as IST são um problema de saúde em imigrantes/refugiados, que parecem ser exacerbadas com o tempo de migração no país. Políticas públicas que garantam a assistência à saúde dessa população devem ser consideradas.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 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".