Dificuldades de rastreamento de doenças crônicas na Atenção Primária à Saúde
Notice bibliographique
Résumé
Objetivou-se evidenciar os motivos que dificultam a efetivação do rastreamento na Atenção Primária da Saúde em relação às doenças crônicas não transmissíveis e analisar como eles prejudicam o tratamento dos pacientes que possuem essas condições. Para tanto, foi realizado um estudo sistemático qualitativo, a partir do método da Revisão Integrativa da Literatura. Deste modo, para ferramentas da coleta de dados, foi sucedida consultas eletrônicas mediante as bases de dados: Scientific Eletronic Library Online, Nacional Library of Medicine/Nacional Center for Biotechnology Information, Science Direct, BioMed Central e Periódicos da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, por meio do uso dos descritores “doença crônica”, “chronic disease”, “programas de rastreamento” e “mass screeninig”, “atenção primária à saúde” e “primary health care”, com o operador booleano “AND” entre eles. Foram identificados 743 documentos, sendo selecionados 19, de acordo com os critérios de elegibilidade. Os resultados revelaram que os estudos encontrados datam a partir do ano de 2004, tendo maior prevalência no ano de 2018 (15,79%), destacando-se o idioma inglês (100%), os países com maior predominância foram o Canadá e os Estados Unidos da América (31,58%) e o PUBMED evidenciou-se em número de publicações (52,63%). Concluiu-se que a implementação de tecnologias e um atendimento humanizado podem mudar o diagnóstico de milhares de pessoas por intermédio do rastreamento com a finalidade de atenuar o tratamento tardio de doenças crônicas graves que possam ameaçar a integridade física dos usuários.
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 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 | 0,016 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».