Produção científica sobre a Covid-19 no Brasil: uma revisão de escopo
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: a produção científica nacional sobre a Covid-19 tem papel imediato na formulação de políticas de enfrentamento da doença e na orientação de decisões clínicas. Objetivo: identificar e caracterizar a produção científica sobre assuntos relacionados à Covid-19 em revistas nacionais a partir de artigos publicados entre 1º de dezembro de 2019 e 2 de maio de 2020. Método: revisão de escopo, cuja busca por artigos ocorreu na Coleção SciELO Brasil e nos sítios eletrônicos das revistas Visa em Debate e Ciência & Saúde Coletiva. O banco de dados validado foi submetido a uma análise quantitativa simples para fornecer resumos numéricos das características de interesse da literatura incluída na revisão. Resultados: foram incluídos 58 (20,8%) artigos provenientes de 22 revistas nacionais. O maior número de artigos proveio das revistas que desenvolveram opções rápidas de publicação ou vinham adotando um modelo de publicação de fluxo contínuo (n = 45; 77,6%). A distribuição dos artigos em sete categorias de pesquisa foi, nesta ordem: Comentário (n = 43; 74,1%), Estudo descritivo (n = 8; 13,8%), Revisão da literatura (n = 6; 10,4%) e Estudo analítico (n = 1; 1,7%). Constatou-se apenas uma revisão sistemática e o estudo analítico publicado foi do tipo ecológico. O mês de abril concentrou 86,2% dos artigos, cujo maior pico, compreendendo o período estudado, ocorreu em 9 de abril, com 8 publicações. Dos 58 artigos, o “Isolamento social, saúde mental e outros aspectos relacionados a comportamentos sociais” foi o tema mais prevalente (n = 14; 24,1%). Conclusões: Esta revisão de escopo produziu um mapa da produção científica no Brasil sobre a Covida-19. Nesta produção, há lacunas importantes, principalmente, no que tange aos ensaios clínicos randomizados e estudos de coorte, que precisam ser preenchidas com a realização de pesquisas.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,015 |
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 découle