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Enregistrement W3153142441 · doi:10.36489/nursing.2021v24i275p5514-5529

Impacto do déficit de investimentos para o tratamento da doença de chagas no Brasil: revisão narrativa

2021· article· pt· W3153142441 sur OpenAlexaff
Patrick Leonardo Nogueira da Silva, Fabrí­cia Josely Oliveira Barbosa, Vitor Hugo Maraslis Soares, Fábio Batista Miranda, Ana Patrí­cia Fonseca Coelho Galvão, Carolina dos Reis Alves

Notice bibliographique

RevueNursing Edição Brasileira · 2021
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueTrypanosoma species research and implications
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSciELOGynecologyMEDLINEPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: discutir sobre o impacto do déficit de investimentos para o tratamento da Doença de Chagas no Brasil. Método: trata-se de uma revisão narrativa da literatura realizada nas seguintes bases de dados: SCIELO, LILACS, BIREME e MEDLINE. A amostra final foi composta por 27 artigos cientí­ficos publicados entre o perí­odo de 2000 a 2020. Resultados: o Brasil é um dos paí­ses com maior prevalência de pacientes portadores da doença, porém pouco se avançou em pesquisas nessa área, de modo a repercutir em um baixo incentivo e investimento dos governantes e da indústria farmacêutica para a Doença de Chagas, tendo em vista a doença ser de progressão lenta e o diagnóstico e o tratamento serem tardios. Conclusão: fica evidente a falta de investimento e polí­ticas públicas que possibilitem o diagnóstico e o tratamento precoce da doença tendo como conseqüência um déficit na qualidade de vida dos pacientes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,314 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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