Produção científica sobre a COVID-19 no Brasil: uma revisão de escopo
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The national scientific production on COVID-19 has an immediate role in developing policies to tackle the disease and in guiding clinical decisions. Objective: To identify and characterize the scientific production on topics related to COVID-19 in Brazil in national journals from articles published between December 1, 2019, and May 2, 2020. Method: Scoping review, whose search for articles occurred in the SciELO Collection Brazil and on the websites of journal Visa em Debate and Ciência & Saúde Coletiva. The validated database was assessed by a simple quantitative analysis to provide numerical summaries of the characteristics of interest in the literature included in the review. Results: 58 (20.8%) articles from 22 national journals were included. The largest number of articles came from journals that developed fast publishing options or that had been adopting a continuous flow publication model (n = 45, 77.6%). The articles were framed in four categories, among seven defined: Comment (n = 43, 74.1%), Descriptive study (n = 8, 13.8%), Literature review (n = 6, 10.4 %) and Analytical study (n = 1, 1.7%). Only one systematic review was found and the analytical study was classified as an ecological study. April concentrated 86.2% of the articles published, with the peak of publications occurring on April 9 (8 articles). Among 58 articles, “Social isolation, mental health and other aspects related to social behaviours” was the most prevalent theme (n = 14, 24.1%). Conclusions: This scoping review produced a map of scientific production on COVID-19 in Brazil. There are important gaps, especially concerning randomized clinical trials and cohort studies, which need to be filled on further research in our country.
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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 | 0,029 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».