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Record W2597422324

ANÁLISE ESTATÍSTICA DA DESPESA FEDERAL COM SAÚDE

2016· article· pt· W2597422324 on OpenAlex
Aline Silva de Medeiros, Zenewton Gama, Débora Silva, Islany Dynara Silva

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

Venue12º Congresso Internacional da Rede Unida · 2016
Typearticle
Languagept
FieldDecision Sciences
TopicBusiness and Management Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

APRESENTACAO: De acordo com a OMS (Organizacao Mundial de Saude) para avaliar um Sistema de Saude de um pais sao necessarios seis blocos de construcao, os chamados Building Blocks. Sendo eles: Servicos de saude prestados, Profissionais de saude, Informacoes de saude, Medicamentos essenciais, Financiamento da saude e Lideranca e Governanca. Detendo-se ao financiamento da saude foram analisados os gastos federais com saude no Brasil como proporcao do PIB, durante a serie temporal de 1995 a 2012 com a finalidade de verificar a evolucao dessa despesa. DESENVOLVIMENTO DO TRABALHO: O trabalho consistiu em buscar quais os gastos federais com saude como proporcao do PIB no portal DATASUS, dentro do sistema de informacao que tem como fonte o IPEA/DISCOC. Compondo os gastos totais foram levados em consideracao os gastos diretos com saude, gastos com pessoal, transferencias a estados e Distrito Federal (DF) e transferencias a municipios. Ha mais componentes que nao foram alvos deste estudo. A analise estatistica foi feita por meio do programa estatistico SPSS, gerando como mensuracao as frequencias desses gastos, boxes-plots, histogramas e pelo Excel o grafico de evolucao temporal: o grafico de linha. Resultados: O gasto federal que mais se repetiu foi 1,68, nos anos 2002, 2006 e 2010. A menor despesa foi 1,53 em 1996 e a maior foi 1,86 em 2012, sendo esse um valor discrepante no box-plot e com mediana de 1,68, mesmo valor da media com desvio padrao de 0,88. Nos gastos diretos com saude, a mediana e de 0,64, com minimo e maximo de 0,46 e 1,55, respectivamente e possui media de 0,78, sendo seu desvio padrao 0,33. Os gastos com pessoal tiveram media de 0,23 com desvio padrao 0,05, a mediana foi de 0,22, enquanto o minimo foi 0,18 e maximo 0,35. A transferencia a estados e Distrito Federal teve media de 0,28 com desvio padrao de 0,14. Ja a transferencia a municipios obteve media de 0,58 com desvio padrao de 0,2. Voltando-se para os ultimos quatro anos estudados (2009 a 2012), podemos verificar que os gastos com saude ficaram acima da media, exceto em 2010, que esteve na media. Segundo a linha de tendencia linear do grafico de linha, nota-se que os valores vao aumentando timidamente, ja que de 1995 para 1996 ocorreu uma queda, depois os valores ficaram proximos a media, entao em 2009 teve um aumento, caiu novamente em 2010 e nos ultimos anos vem crescendo. CONSIDERACOES FINAIS: De acordo com esta analise pode-se concluir que os gastos federais com saude como proporcao do PIB sao irregulares de acordo com o grafico de linha gerado, por ser uma constante multifatorial. Os gastos com pessoal sao quase um terco dos gastos diretos com saude. E as transferencias a municipios sao menores do que aos estados em conformidade com o repasse Fundo a fundo do SUS. Segundo o IBGE, o valor dos gastos publicos com saude do Brasil em 2010 foi de 4,2% do PIB, sendo este valor a metade dos gastos no Canada no mesmo ano.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.618
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0030.003
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.004

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 head0.088
GPT teacher head0.352
Teacher spread0.264 · 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