Consolidação da área de avaliação de tecnologias em saúde no Brasil
Bibliographic record
Abstract
Consolidação da área de avaliação de tecnologias em saúde no Brasil Consolidation of health technology assessment in Brazil No âmbito do Ministério da Saúde, a estruturação da área de avaliação de tecnologias em saúde (ATS) foi iniciada com a criação do Conselho de Ciência, Tecnologia e Inovação em Saúde (CCTI), em 2003.O Conselho é responsável pela condução de diretrizes e pela promoção da avaliação tecnológica para incorporação de novos produtos e processos pelos gestores, prestadores e profissionais dos serviços no Sistema Único de Saúde (SUS).O CCTI criou o Grupo Permanente de Trabalho em Avaliação de Tecnologias em Saúde (GT/ATS), coordenado pelo Departamento de Ciência e Tecnologia (Decit), para desenvolver estudos de ATS. a O grupo é constituído por representantes das Secretarias: de Atenção à Saúde; de Ciência, Tecnologia e Insumos Estratégicos; de Gestão do Trabalho e Educação em Saúde; de Vigilância em Saúde; e Executiva; do Conselho Nacional de Secretários de Saúde (Conass), do Conselho Nacional de Secretários Municipais de Saúde (Conasems); da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa); e da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS).Dentro de sua estrutura, o Decit criou, em 2005, uma área voltada para a ATS, para consolidar o trabalho desenvolvido pelo GT/ATS, com os seguintes propósitos: promover estudos de ATS para subsidiar a tomada de decisão no SUS, monitorar a utilização de tecnologias já incorporadas ao SUS, capacitar os gestores e profissionais de saúde e disseminar resultados da ATS para os gestores.
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 | 0.041 | 0.065 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".