Benefícios para alguns, prejuízos para muitos: razões e implicações da adoção da dupla porta de entrada em hospitais universitários
Bibliographic record
Abstract
Resumo A chamada dupla porta de entrada - uma para usuários do Sistema Único de Saúde (SUS) e outra para clientela privada - é fenômeno crescente nos serviços de saúde, sobretudo no estado de São Paulo, Brasil, onde diversos hospitais de ensino destinam parcela dos recursos existentes para atender pacientes de planos de saúde em suas dependências. O objetivo do artigo é compreender as razões que justificam a adoção (ou não) da dupla porta de entrada em hospitais vinculados a universidades públicas, buscando identificar suas implicações socioeconômicas. Os métodos incluíram pesquisa documental e a realização de entrevistas com representantes dos hospitais selecionados no período de abril a junho de 2014. Os resultados evidenciam a existência de duas narrativas divergentes sobre o tema. A narrativa favorável enfatiza o aporte adicional de recursos e a possibilidade de manter os médicos docentes integralmente dedicados à universidade; a narrativa desfavorável enfatiza as discriminações decorrentes da segmentação entre pagantes e não pagantes, assim como o uso de recursos públicos para o atendimento de clientela privada. Conclui-se que a adoção da dupla porta de entrada, ao enfatizar a solução de problemas estruturais mediante a privatização de serviços públicos, reforça as desigualdades existentes na sociedade.
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 | 0.009 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".