Da prescrição à tradução: apoio institucional e matricial a partir da gestão autônoma da medicação
Notice bibliographique
Résumé
Em 2009, um grupo de pesquisadores das universidades UNICAMP, UFRGS, UFF e UFRJ aliou-se a pesquisadores da Universidade de Montreal através da Aliança Internacional de Pesquisa Universidade Comunidade – Saúde Mental e Cidadania (ARUCI-SMC), que possibilitou a importação da Gestão Autônoma da Medicação. Ao longo do processo de pesquisa que vai de 2009 até 2014, nós, pesquisadores da UFF, passamos por três fases: 1) Tradução e adaptação do Guia GAM à realidade brasileira em Centros de Atenção Psicossocial (CAPS) nos estados do RJ, SP e RS, 2) Validação do Guia GAM no município de São Pedro da Aldeia (RJ) e 3) Oferta de Apoio Institucional ao Fórum dos Trabalhadores da RAPS e Apoio Matricial à implantação dos grupos GAM no CAPS do referido município. Traduzindo a GAM do Canada para o Brasil, orientados pela metodologia de pesquisa-intervenção participativa, buscamos transformar práticas ligadas à prescrição de medicamentos psiquiátricos, e esbarramos em várias outras práticas prescritivas. A experiência de Apoio Institucional e Matricial descrita e analisada neste trabalho problematiza as várias práticas prescritivas que podem comparecer no cotidiano do trabalho em Saúde Mental, e propõe que possamos nos aventurar em exercícios de tradução entre diferentes perspectivas, experimentando novas relações entre usuários, familiares, trabalhadores e pesquisadores. Em consonância com os princípios e diretrizes do Sistema Único de Saúde e da Reforma Psiquiátrica, essa pesquisa afirma a necessidade de promovermos a participação e a autonomização dos diferentes atores que compõem o campo da Saúde Mental, e aponta um caminho possível que vai na direção da ampliação de redes de relações que possam acolher a singularidade.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».