PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DA MENINGITE MENINGOCÓCICA EM PACIENTES PEDIÁTRICOS: IMPACTO DA SAZONALIDADE NAS REGIÕES SUL E NORDESTE
Bibliographic record
Abstract
A meningite é uma infecção que afeta principalmente crianças. Este estudo quantitativo, com análise temporal, comparou internamentos pediátricos por meningite nas regiões Sul e Nordeste do Brasil entre 2012 e 2023, utilizando dados do SIH/SUS (DATASUS), faixas etárias: grupo 1 (1 a 4 anos) e grupo 2 (5 a 9 anos). A tabulação foi feita no Microsoft Excel® e os resultados foram comparados à literatura científica. No conjunto das duas regiões, observou-se maior frequência de internamentos no grupo 1 (58,43%), o que pode ser atribuído à imaturidade do sistema imunológico e à exposição a ambientes fechados. Essa diferença se intensificou durante o outono e o inverno, sobretudo no Sul, possivelmente pelo impacto das baixas temperaturas. No total de internações, o Nordeste concentrou 56,82%, superando o Sul (43,18%), o que pode refletir desigualdades socioeconômicas regionais. Houve também predominância do sexo masculino e redução das internações após a introdução vacinal e durante a pandemia de COVID-19. A análise evidenciou padrões epidemiológicos distintos entre faixas etárias e regiões, com maior vulnerabilidade nos mais jovens e no Nordeste, reforçando a relevância de políticas públicas, vacinação e ações equitativas em saúde infantil.
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 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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) | 0.001 | 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".