Sezonske varijacije smrtnosti od kardiovaskularnih, respiratornih i malignih oboljenja u Gradu Beogradu
Bibliographic record
Abstract
Cilj rada je analiza sezonskih varijacija mortaliteta uzrokovanog kardiovaskularnim, respiratornim i malignim oboljenjima, kao i prikaz faktora životne sredine koji leže u osnovi ovog fenomena. Predstavljeno istraživanje se odnosi na Grad Beograd i sprovedeno je na osnovu podataka o dnevnoj smrtnosti 2009-2014. godine (Gradski zavod za javno zdravlje) i godišnjoj smrtnosti 2000-2014. (Republički zavod za statistiku). Za analizu varijacija mortaliteta korišćene su Theil-Sen, smooth trend i metoda kubne spline interpolacije, dok su za ispitivanje distribucije korišćeni indeks sezonalnosti, indeks različitosti i indeks entropije. Rezultati pokazuju da je sezonalnost naročito izražena u slučaju kardiovaskularnog i respiratornog mortaliteta, sa najvišom stopom smrtnosti u februaru i martu i minimalnim vrednostima tokom letnjeg perioda. Suprotno tome, mortalitet uzrokovan malignim oboljenjima ne pokazuje značajne sezonske varijacije, a više od trećine smrtnih slučajeva se beleži među mlađim osobama (45-64 godine). Kada je u pitanju desezonalizovan trend, smrtnost od kardiovaskularnih oboljenja pokazuje stagnaciju, dok su mortalitet od malignih oboljenja i respiratorni mortalitet u umerenom odnosno značajnom porastu. Ovakav trend je uniforman u skoro svim beogradskim opštinama, a prosečne stope smrtnosti u poslednjih 15 godina su bile više u centralnim nego u perifernim zonama Grada, naročito kada je u pitanju smrtnost od maligniteta. Bolje razumevanje sezonskih varijacija mortaliteta uzrokovanog hroničnim nezaraznim bolestima je neophodno kako bi se moglo preventivno delovati u cilju njegovog smanjenja, naročito onog dela koji se odnosi na kardiovaskularna i maligna oboljenja, za koji su godišnje stope među najvišim registrovanim u Evropi.
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 | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".