Limitações para investigação e notificação de surtos de infecções relacionadas à assistência à saúde no Estado de São Paulo: uma abordagem de métodos mistos
Bibliographic record
Abstract
Espero compensar a todos os momentos que os privei de minha companhia em razão da realização desse trabalho, com certeza vocês fizeram parte dessa trajetória. AGRADECIMENTOSA Deus, pela vida e por me possibilitar a conquista de meus sonhos e por proporcionar a convivência com pessoas que tanto amo e admiro.A Profª Drª Maria Clara Padoveze, por todos os momentos de aprendizado e pelas contribuições para a trajetória acadêmica e profissional.Aos colegas do grupo de pesquisa da Profª Drª Maria Clara Padoveze, em especial aos amigos Cassimiro Nogueira, Débora Mello e Bárbara Carvalho que me apoiaram na realização desse estudo.Aos colegas de trabalho Cristiane, Márcia, Ícaro e Paula pelo apoio e companheirismo.A todos os colegas controladores de infecção participantes da pesquisa, pois apesar dos compromissos profissionais aceitaram o convite e possibilitaram a realização desse estudo.APRESENTAÇÃO Sou enfermeira de controle de Infecções Relacionadas à Assistência a Saúde (IRAS), sou responsável por realizar ações de vigilância de IRAS, bem como controle e prevenção desses agravos.Atuo nessa área há oito anos, sendo que seis anos foram em um hospital público localizado no município de Cotia e nos dois últimos anos em uma instituição privada localizada no município de São Paulo.Em minha prática profissional tive a experiência em enfrentar algumas situações de surtos de IRAS e encontrei dificuldades para realização da investigação do evento.Essas dificuldades enfrentadas me trouxeram inquietações sobre o processo de investigação e o quanto essas dificuldades também eram compartilhadas com outros profissionais da área.Em 2010, momento em que ingressei no grupo de pesquisa da Profª Drª Maria Clara Padoveze, escolhi o tema "Investigações de surtos de IRAS" como objeto de estudo, motivada pela intenção de estudar e compreender o processo de investigação do agravo.O primeiro trabalho realizado em parceria com o Centro de Vigilância Epidemiológica (CVE) do Estado de São Paulo foi a revisão de literatura de surtos de IRAS ocorridos no Estado de São Paulo e que foram publicados entre 2000 e 2010.Nessa pesquisa verificamos que em alguns relatos de surtos (11,3%)não havia a descrição sobre as medidas de controle do surto e em um terço das investigações não houve a descrição sobre informações essenciais para compreensão do processo de investigação do evento, sugerindo falhas no uso de técnicas de investigação.Verificamos ainda, apenas 17,2% dos surtos publicados em meio científico haviam sido notificados à Divisão de Infecção Hospitalar do CVE, conforme prevê a legislação (1,2) .A minha inquietação sobre as dificuldades no processo de investigação de surtos, adicionada aos resultados desse trabalho científico me nortearam para a elaboração do presente estudo com o objetivo de se identificar quais são as limitações para investigação de surtos e a barreiras para notificação do evento no Estado de São Paulo, segundo a percepção dos profissionais de controle de IRAS."Se podes olhar, vê.Se podes ver, repara".
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 | 0.036 | 0.087 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".