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Enregistrement W7033411313

Qualidade do registro das informações dos nascidos vivos de risco no município de Maringá-Paraná, no ano de 2007

2009· dissertation· en· W7033411313 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTrakya University's Institutional Open Access System (Trakya University) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSmart Agriculture and AI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical recordQuality (philosophy)Health servicesHealth careSample (material)Data qualityRisk assessment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The records produced routinely in numerous activities in the area of health are given that enable the transformation into information. The banks of data from the routine health services are used as a tool for the development of health policies, for planning and managing health services. Currently, the record is a criterion for evaluating the quality of the service where the quality of records are a reflection of the quality of care. The objective of this study was to assess the quality of information of the infants enrolled in the program for monitoring the high-risk newborns in Maringa-Parana in the various information systems in 2007. This is a crosssectional study with quantitative and analytical approach. Used as data sources SINASC, sheet Monitoring the Newborn Risk (Orange Card), Form A and C of the Information System of Primary Care and medical records of 23 Basic Health Units (UBS). Of the 4175 children born in the city of Maringa in 2007, 710 (17%) children were included in the monitoring program to high-risk newborns. Of these, we selected a random sample of 505 (71.12%) children, and 254 (50.29%) with low birth weight, 244 (48.31%) with prematurity, 142 (28.11%) children teenage mothers (<18 years), 50 (9.90%) with score ≤ 7 and 21 (4.15%) classified as congenital anomaly. It was observed that many of these children have more of a risk criterion. Of the total of the sheets were found 131 (25.9%) children, were located 128 (25.3%) children with Chips and C with respect to records, were located 359 (71.0%). The data were analyzed by Correspondence Analysis and Binary Ascending Hierarchical Classification where the basic health units were grouped into clusters. Correspondence analysis showed that the Orange Card, the variables with significant contributions were medical (3.6) in the UBS universe, City High and Guaiapó-Requião, nursing (2.2) in the UBS High City, Guaiapó-Requião Mall, Internorte, Quebec and Alvorada III, home visits (2.3) in UBS Mandacaru, pine, South Zone and at high inclusion in other programs (2.3) in UBS Mall, Internorte, Quebec, Alvorada III; The specs for the outstanding contributions indicate that the variable with the greatest significance is the referral to dentistry (4.0) Mall and the UBS (1.5) in UBS Pinheiros and Vila Esperança Universe; in Sheet C, the relevant contributions indicate that the variables with greatest significance was the chart registration form (7.0) in UBS Mall and other variables, monitoring ≤ 6 times the recorded (3.2) Mandacaru at UBS, for the records, the contributions combined with greater significance records were located (4.6) in UBS Acclimatization; records identified as high-risk NB (2.7) in UBS Parigot de Souza, S. Silvestre, Hope Town and Guaiapó-Requião; sheet located in Orange record (7.8) in UBS Parigot de Souza, Sao Silvestre, Vila Esperança, Guaiapó-Requião and Acclimatization; routing registered (1.8); hospital recorded (2.8) and immunization records (4.9) in UBS Mall, Falls, Industrial, strawberry, Ney Braga and universe. The quality of information in health records have a clear potential as a need for adequate health care and better organization of health services, to reclaim the basic principles of the SUS as a comprehensive care, with equity and universal access.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,252 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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