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Privación material, desigualdades raciales y mortalidad por neoplasias de mama, próstata y cuello uterino en la población adulta brasileña: un estudio ecológico

2025· article· es· W4406871811 on OpenAlexaff
Ana Cristina de Oliveira Costa, Jackson Junior, Guilherme Lopes de Oliveira, Dandara de Oliveira Ramos, Rômulo Paes-Sousa

Bibliographic record

VenueCiência & Saúde Coletiva · 2025
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicGlobal Cancer Incidence and Screening
Canadian institutionsSimon Fraser University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicineArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.136
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.327
Teacher spread0.305 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2025
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