Regulação da gestão do trabalho em saúde na pandemia de covid-19: Brasil, Canadá e Portugal
Notice bibliographique
Résumé
Resumo Ao considerar os desafios para implementação de medidas emergenciais relativas à gestão da força de trabalho na pandemia da covid-19, este estudo documental e qualitativo reuniu documentos oficiais produzidos pelos governos do Brasil, do Canadá e de Portugal para enfrentamento dessa doença relacionados à regulamentação da gestão do trabalho em saúde de 2020 a 2022 e descreveu as intervenções propostas. A pesquisa contemplou 31 normativas, cuja análise foi guiada pelo documento Health workforce policy and management in the context of the Covid-19 pandemic response e revelou mudanças na organização estrutural dos ambientes, alocação e realocação de profissionais, uso de tecnologias de informação e comunicação em saúde para adequar decisões organizacionais e orientar o trabalho. Como similaridades, destacam-se recomendações para se reorganizarem ambiente e condições de trabalho e minimizar a exposição a riscos de contaminação pelo Sars-CoV-2. Distinguiram-se no Canadá reforços na atenção primária à saúde e financiamento excepcional do trabalho remoto. Portugal optou por adequações nas relações trabalhistas, flexibilização da contratação de profissionais estrangeiros e voluntários aposentados. O Brasil recomendou recrutamento de residentes e estudantes da área da saúde. Os achados comuns sugerem evidências de caminhos para o fortalecimento de políticas de gestão do trabalho em saúde no cenário pós-pandemia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».