DESENVOLVIMENTO DE TECNOLOGIAS DE VIGILÂNCIA NO MONITORAMENTO DA QUALIDADE, SEGURANÇA E EFETIVIDADE DE IMPLANTES ORTOPÉDICOS
Bibliographic record
Abstract
Introducao: Implantes ortopedicos sao considerados de alto risco por serem invasivos e estranhos ao organismo humano, sendo necessario que sua manutencao e projecao sejam feitas dentro de padroes de qualidade e seguranca, visando a diminuicao de riscos inerentes em relacao aos beneficios esperados. Alguns paises contam com cadastros de proteses, contribuindo para a obtencao de informacoes sobre seguranca, efetividade e durabilidade dos produtos, auxiliando na identificacao de eventos adversos, sendo que o Brasil ainda nao conta com tal cadastro. A importância do monitoramento da qualidade, da seguranca e da efetividade dos implantes e dada pela possibilidade de identificacao de pontos criticos quanto ao produto, ao processo de fabricacao, a cadeia de distribuicao, a indicacao cirurgica, ao treinamento de equipes, bem como pela criacao de oportunidades de melhoria de processos. A ANVISA tem recebido notificacoes de Eventos Adversos associados a utilizacao de implantes ortopedicos causando risco aos pacientes assistidos, assim justifica-se a criacao e implantacao de novas tecnologias de vigilância no controle de qualidade, monitoramento e rastreabilidade do setor. Objetivos: Implantacao de mecanismo de monitoramento da qualidade, seguranca e efetividade dos implantes ortopedicos utilizados no Hospital Cristo Redentor, vinculado ao Grupo Hospitalar Conceicao (GHC). Para tanto, buscar-se-a monitorar a qualidade de implantes ortopedicos de quadril e joelho disponiveis para cirurgias e dos implantes ortopedicos removidos atraves de cirurgias de revisao; implantar e avaliar o Sistema de Cadastro de Proteses de quadril e joelho da Sociedade Brasileira de Ortopedia e Traumatologia (SBOT), visando a ampliacao do uso; e elaborar e validar metodologia de monitoramento. Metodos: O projeto sera desenvolvido de forma integrada e multidisciplinar, envolvendo o GHC e outras instituicoes como os orgaos municipais, estaduais e federais de vigilância sanitaria, o Laboratorio de Metalurgia da UFRGS e a SBOT, atraves de grupos de trabalho, seminarios, oficinas, coleta e analise de amostras e acompanhamento sistematico de cirurgias. Resultados esperados: O projeto pretende que as estrategias desenvolvidas promovam o fortalecimento do sistema de rastreabilidade, qualidade e monitoramento das proteses nao so institucional, mas sim com um potencial colaborativo direcionado para toda rede de saude com foco na seguranca do paciente.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".