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Record W2466443175 · doi:10.14295/idonline.v10i30.461

Glosas de Materiais Especiais de um Hospital Privado em Recife - PE

2016· article· pt· W2466443175 on OpenAlexaff
Marta Gerusa Silva de Souza, Carla Giselly de Souza, Grace Mary Gomes Cintra

Bibliographic record

VenueID on line REVISTA DE PSICOLOGIA · 2016
Typearticle
Languagept
FieldDecision Sciences
TopicBusiness and Management Studies
Canadian institutionsNovelis (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

A palavra Auditoria vem do latim Auditore, que significa aquele que ouve. É o perito encarregado de examinar contas. O processo de auditoria consiste em analisar documentos, registros ou outras informações e depois comparar com uma norma ou requisito pré-estabelecido. A glosa é o cancelamento parcial ou total destes orçamentos, por serem considerados ilegais ou indevidos, ou seja não cabível ao pagamento. Quando as instituições de saúde têm suas contas glosadas, elas podem utilizar os recursos de glosas para recuperar suas perdas econômicas. Cada vez mais, as Órteses, Próteses e Materiais Especiais - OPME's - assumem importância econômica nas contas hospitalares. As compras desestruturadas e sem a homologação adequada de especialistas para os procedimentos prescritos geram um aumento de custo em sinistros sem o alcance da qualidade necessária para o melhor tratamento do paciente. O percentual de glosas em pacote é de 100%, isto é devido a falta de contrato entre a operadora do plano de saúde e o hospital, que desde 2006 não negocia novo contrato. O índice de glosa em OPME em geral, ainda é considerado alto, pois o aceitável é até 10%. Do numero total de cirurgias realizadas pelo plano de saúde durante o período de estudo o uso de OPME’s perfizeram um total de 52,21% nas contas analisadas. Para evitar a ocorrência de glosas em OPME’s é primordial que se tenha a solicitação médica, esta deve ser clara e objetiva e deve conter laudo, método escolhido e material a ser utilizado, anexado ao exames. A confecção de uma tabela de OPME’s com os materiais e rendimentos (preços), seria importante para evitar a glosa.

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)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.056
Threshold uncertainty score0.110

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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 head0.068
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.279 · 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 designObservational
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

Citations2
Published2016
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