Gerenciamento de resíduos hospitalares: um estudo multicasos no nordeste do Rio Grande do Sul
Bibliographic record
Abstract
A sociedade contemporânea prima pela constante busca de soluções eficientes para o destino dos Resíduos de Serviço de Saúde (RSS), pois se trata de uma ameaça ao meio ambiente e ao bem estar social. Neste cenário, os hospitais contam com as práticas de gestão ambiental e legislação vigente, que atuam no intuito de minimizar a geração de resíduos, bem como ocasionar uma disposição final adequada. Este estudo tem como objetivo analisar o gerenciamento de resíduos nos sete hospitais do Sistema de Saúde de Caxias do Sul (SSCX), bem como realizar a comparação das práticas de gestão ambiental versus a legislação vigente, preconizada pela Resolução ANVISA 306/2004. Para tanto, se caracteriza como uma pesquisa qualitativa, por meio de estudo de casos múltiplos. Com base na análise dos dados, observou-se que os sete hospitais analisados, empregam a prática de segregação de resíduos, primando para o descarte adequado, em relação a sua periculosidade e toxicidade. No entanto, no que diz respeito aos efluentes hospitalares, cinco hospitais do SSCX não estão de acordo com a legislação vigente, pois não tratam os efluentes hospitalares. Consoante isso, os corpos de água da região serrana e central do estado do Rio Grande do Sul estão sendo contaminados, causando impacto negativo no meio ambiente. O setor hospitalar do SSCX pode, ainda, contribuir muito para o desenvolvimento sustentável, no afã não só de se adequar à legislação vigente, mas também aderir a políticas de sustentabilidade.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".