Os Determinantes Sociais da Saúde no planejamento da testagem à covid-19 no Amazonas, Brasil
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO A sindemia da covid-19 afetou desproporcionalmente populações mais vulneráveis do ponto de vista social, como pessoas de baixa renda, populações indígenas e ribeirinhas. No estado do Amazonas, onde a geografia única e as disparidades sociais apresentam desafios significativos para o acesso e a equidade em saúde, os Determinantes Sociais da Saúde (DSS) desempenham um papel crucial. Este artigo analisa se e como os DSS foram considerados durante o planejamento de testes para a covid-19 no Amazonas. Para tal análise, realizou-se um estudo de caso qualitativo por meio de análise documental e entrevistas semiestruturadas com atores-chave envolvidos no planejamento e na implementação da testagem. Os documentos oficiais foram sistematizados usando TIDieR-PHP. Os dados foram analisados empregando a ferramenta REFLEX-ISS. Os DSS não foram considerados no planejamento de testes no Amazonas. Não houve consenso entre os entrevistados sobre a importância de considerar os DSS no planejamento da intervenção. Os testes foram restritos a pacientes com sintomas graves e a algumas categorias de trabalhadores em serviços considerados essenciais. Faz-se necessário, aos gestores de políticas de saúde, conhecimento sobre a importância de considerar os DSS no planejamento em intervenções populacionais para realizar uma política equânime.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».