Near miss materno: fatores influenciadores e direcionamentos para redução da morbidade e mortalidade materna
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: analisar as evidências científicas acerca dos fatores que influenciam os casos de near miss materno e possíveis direcionamentos para redução da morbidade e mortalidade materna. Métodos: revisão integrativa com 2.895 artigos encontrados e 17 selecionados. Resultados: os fatores que influenciam nos casos de near miss foram: atrasos nos cuidados obstétricos; despreparo da equipe de saúde; condições precárias dos serviços; disponibilidade limitada de derivados de sangue; e deficiência no pré-natal, no uso de Práticas Baseadas em Evidências e nas auditorias. Como principais direcionamentos para minimizar esses eventos, evidenciaram-se: fortalecer a rede de referência e contrarreferência; realizar capacitação profissional; melhorar a cobertura do pré-natal; e investir na infraestrutura, na gestão de processos e em auditorias clínicas. Conclusão: os fatores que influenciam os casos de near miss materno englobam desde o atraso nos cuidados até a não realização do pré-natal, cuja melhoria na gestão constitui o principal direcionamento.
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 | 0.020 | 0.070 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".