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Enregistrement W2949877726 · doi:10.1590/1414-462x201900020059

Características de mulheres vítimas de violência sexual e abandono de seguimento de tratamento ambulatorial

2019· article· pt· W2949877726 sur OpenAlexaff
Tânia Cássia Cintra De Sousa, Amanda Santos Fernandes Coelho, Diego Vieira de Mattos, Janaína Valadares Guimarães, Maíra Ribeiro Gomes de Lima, Priscila Sousa Costa, Maria Augusta Alves Sousa

Notice bibliographique

RevueCadernos Saúde Coletiva · 2019
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo Introdução A violência sexual afeta vários segmentos da sociedade e requer ação urgente. As mulheres são as principais vítimas desta injúria, que pode gerar inúmeras implicações. Assim, o papel dos serviços de saúde é essencial para o enfrentamento deste problema e garantia de maior adesão ao tratamento ambulatorial. Objetivo Objetivou-se analisar as características de mulheres vítimas de violência sexual e abandono de seguimento de tratamento ambulatorial. Método Estudo descritivo, analítico retrospectivo, quantitativo, de 161 prontuários de mulheres atendidas em um serviço de referência de violência sexual em Goiânia- G0, em 2015. Resultados A maioria das mulheres eram adultas (65,8%), residentes em Goiânia (55,3%), empregadas (50,3%), concluintes do ensino médio (30,4%), solteiras (55,3%), pardas (44,1%), heterossexuais (74,5%), sem deficiência (85,1%). Verificou- se uma associação entre o abandono de seguimento ambulatorial com o recebimento de profilaxia DSTs (p<0,001), imunoglobulina para hepatite B (p=0,002), contracepção de emergência (p=0,010), início do esquema de antirretrovirais (p=0,003) e abandono do seguimento após a primeira consulta (p <0,001). Houve significância entre vítimas gestantes e a conclusão do tratamento (p <0,001). Conclusão Conclui-se que, ao se conhecer os fatores relacionados à não adesão ao seguimento ambulatorial, novas estratégias poderão ser desenvolvidas pelos serviços especializados.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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