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Enregistrement W2935044759 · doi:10.1590/1414-462x201900010365

Avaliação da implantação da atenção à pessoa com fissura labiopalatina em um centro de reabilitação brasileiro

2019· article· pt· W2935044759 sur OpenAlexaff
Ana Maria Freire de Souza Lima, Sônia Cristina Lima Chaves

Notice bibliographique

RevueCadernos Saúde Coletiva · 2019
Typearticle
Languept
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo Introdução A fissura labiopalatina é a anomalia craniofacial mais prevalente na população. Apesar das iniciativas de tratamento e reabilitação pelo SUS existirem desde 1993, há poucos estudos sobre a realidade dos centros brasileiros. Objetivo Avaliar a implantação da atenção à pessoa com fissura labiopalatina em um centro de reabilitação brasileiro. Método Pesquisa avaliativa do tipo avaliação do grau de implantação utilizando um estudo de caso. Inicialmente foi construída uma modelização da atenção com base na literatura internacional e nacional. Foi elaborada uma matriz com critérios, indicadores e padrões, validada pela técnica de consenso Delphi. Visitas com observação in loco e entrevistas semiestruturadas com informantes-chave foram realizadas. Resultados Observou-se grau avançado de implantação na dimensão Gestão (89,2%) e sua subdimensão Organização (94,7%), bem como na dimensão Reabilitação (84,9%). A subdimensão Gerência encontra-se incipiente (48,8%) com fragilidades na realização de reuniões, apoio à educação permanente, monitoramento dos resultados, avaliação da percepção dos usuários, educação em saúde, realização de busca ativa e relação com associação de apoio. Conclusão O centro avaliado apresentou implantação avançada, cumprindo em mais de 80% os critérios estabelecidos. Recomenda-se maior interação entre gestão e profissionais para intervir sobre os pontos para melhoria identificados. O instrumento desenvolvido pode contribuir para avaliação e implantação de outros centros.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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