Avalição de revisões sistemáticas sobre amamentação e saúde da criança a partir de um estudo bibliométrico
Bibliographic record
Abstract
Introducao – As revisoes sistematicas sao consideradas eficientes para gerar evidencias cientificas de alto nivel para as decisoes de saude. Sua importância se percebe pela crescente producao e utilizacao nas guias das praticas medicas e recomendacoes de saude. Estas recomendacoes, elaboradas por instituicoes de reconhecida influencia, orientam o comportamento e acoes de saude da populacao com base nas evidencias cientificas. E possivel que as revisoes sistematicas constituam o material basico para sua elaboracao, porem sua qualidade deve ser questionada e avaliada para garantir o valor de tais evidencias. Objetivo – Investigar a qualidade metodologica das revisoes sistematicas citadas nas recomendacoes de saude de instituicoes nacionais e internacionais sobre amamentacao e saude da crianca. Metodos – Foram identificadas as recomendacoes do Brasil, Canada e Estados Unidos e de instituicoes internacionais nos sites e feita a coleta das revisoes citadas. Foi avaliada de forma dupla e cega a qualidade metodologica destas revisoes, usando a ferramenta Amstar. Resultados – Trinta revisoes estavam citadas nas 101 recomendacoes selecionadas. Quarenta delas nao tinham citado nenhuma revisao sistematica do tema e somente quatro revisoes foram citadas em mais de cinco recomendacoes. Vinte e seis (87%) revisoes sistematicas citadas eram de qualidade media, quatro (13%) baixa e nenhuma de qualidade alta. Conclusao – As revisoes sistematicas foram escassamente citadas nas recomendacoes e sao de qualidade moderada. Poucas revisoes se converteram em padrao de citacao para o mesmo tema, mas nao sao atuais e nem de alta qualidade.
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 | 0.062 | 0.164 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.061 | 0.113 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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.
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".