Cidade saudável: relato de experiência na coleta e disseminação de informação sobre determinantes de saúde
Notice bibliographique
Résumé
Para entender o que é a saúde de uma cidade é necessário utilizar uma grande variedade de técnicas, que vão desde a construção de indicadores de saúde de caráter "objetivo" e quantificáveis até a aplicação de instrumentos de abordagem qualitativa, que permitam conhecer de forma mais aprofundada e contextualizada as percepções e os desejos dos cidadãos da cidade. Este artigo tem o objetivo de descrever a experiência de mensuração contínua de determinantes de saúde, como estratégia para adquirir e disseminar informações para que a cidade de Calgary (Canadá) se tornasse um Município Saudável. Nesta cidade, alguns indicadores foram obtidos a partir de dados secundários. Para os indicadores com dados primários, foram elaboradas questões por sugestão de profissionais do sistema de saúde, validadas em grupos focais formados por pessoas da comunidade. Esse processo teve início em 1994 e o primeiro grande inquérito de determinantes de saúde em nível federal no Canadá foi realizado em 1996, e, desde então, repete-se a cada dois anos. A iniciativa municipal até hoje procura aproximar líderes comunitários, profissionais de serviços, universidade e governantes. Como integrantes de uma equipe de professores universitários que estuda a possibilidade de aplicação de um modelo semelhante em um município de Santa Catarina, e com base nas Políticas Públicas do Brasil voltadas à Promoção da Saúde, os autores têm a perspectiva de participar de iniciativas que divulguem informações acerca do modelo de construção de indicadores desenvolvido naquela experiência.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».