Avaliação da implantação da atenção à pessoa com fissura labiopalatina em um centro de reabilitação brasileiro
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».