Privación material, desigualdades raciales y mortalidad por neoplasias de mama, próstata y cuello uterino en la población adulta brasileña: un estudio ecológico
Bibliographic record
Abstract
Resumen El objetivo es Identificar la relación entre privación material y mortalidad por neoplasias de mama, cuello uterino y próstata en la población adulta brasileña, y la relación entre raza/color y privación material. Este estudio ecológico transversal calculó la tasa media de mortalidad/100.000 habitantes, con defunciones estandarizadas por edad y sexo y redistribuidas según causas mal definidas, estratificadas por grupo de edad y raza/color. Se aplicó el modelo Binomial Negativo conteniendo la interacción entre raza/color y el Índice Brasileño de Privación (IBP). Se analizaron 85.903 defunciones, siendo las más prevalentes las debidas a neoplasias de mama. El riesgo de defunción por cáncer de cuello uterino fue 8,5% mayor para mujeres negras que para blancas. En otros lugares, la mortalidad fue mayor entre las personas blancas. Para todas las causas, hubo un aumento de la mortalidad con el aumento de la edad. Se observó una interacción significativa entre raza/color e IBP para todas las causas. Solo las defunciones por neoplasia cervical aumentaron con el aumento del IBP, en las demás hubo una reducción, pero menos significativa entre las personas negras. El IBP ofrece una visión multidimensional de las condiciones socioeconómicas de la población brasileña, permitiendo una mejor comprensión de cómo los determinantes sociales operan sobre neoplasias seleccionadas.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| 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".