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Mudanças na educação médica e residência médica no Brasil

2018· dissertation· pt· W1503817741 on OpenAlexaff
Laura Camargo Macruz Feuerwerker

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldHealth Professions
TopicHealth, Nursing, Elderly Care
Canadian institutionsKellogg's (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesLatin AmericansPolitical scienceMateria medicaMedicineArtLaw

Abstract

fetched live from OpenAlex

O objetivo deste trabalho foi identificar os principais movimentos e tendências da educação médica no Brasil nos últimos trinta anos e nesse marco entender o processo de construção social da Residência Médica e seu potencial de articulação com as propostas de mudança na área. Foram apresentados elementos que sugerem a existência de uma crise estrutural do modelo de atenção à saúde engendrado pelo capitalismo. É exatamente essa conjuntura específica de crise estrutural, paradigmática, que renova as possibilidades de desenvolvimento/ construção de alternativas com chances reais de se tomarem realidade, tanto em relação às maneiras de organizar a atenção à saúde, como em relação ao processo de formação dos profissionais de saúde, particularmente os médicos. Se interessa à humanidade reconstruir as práticas sanitárias de forma a aumentar sua capacidade de defender a vida dos indivíduos, está colocada a necessidade de as pessoas e os Estados buscarem recuperar seu controle sobre a saúde . A partir de uma reconstituição histórica das propostas de mudança na educação médica no Brasil, procurou-se identificar problemas conceituais que podem ter contribuído para o seu fracasso e apontar elementos significativos para o sucesso de propostas em construção. Um primeiro problema das propostas de mudança até o final da década de 80 teria sido sua dificuldade em traduzir para o campo da educação médica as insuficiências e dificuldades da prática médica e da organização dos serviços de saúde (diagnosticadas de maneira parcial e incipiente). Como traduzir em novos conteúdos de ensino-aprendizagem, em novas maneiras de pensar e organizar os currículos a possibilidade de organizar serviços de saúde mais (...)

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.253
Threshold uncertainty score0.503

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.051
GPT teacher head0.426
Teacher spread0.375 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations46
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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