Características de mulheres vítimas de violência sexual e abandono de seguimento de tratamento ambulatorial
Bibliographic record
Abstract
Resumo Introdução A violência sexual afeta vários segmentos da sociedade e requer ação urgente. As mulheres são as principais vítimas desta injúria, que pode gerar inúmeras implicações. Assim, o papel dos serviços de saúde é essencial para o enfrentamento deste problema e garantia de maior adesão ao tratamento ambulatorial. Objetivo Objetivou-se analisar as características de mulheres vítimas de violência sexual e abandono de seguimento de tratamento ambulatorial. Método Estudo descritivo, analítico retrospectivo, quantitativo, de 161 prontuários de mulheres atendidas em um serviço de referência de violência sexual em Goiânia- G0, em 2015. Resultados A maioria das mulheres eram adultas (65,8%), residentes em Goiânia (55,3%), empregadas (50,3%), concluintes do ensino médio (30,4%), solteiras (55,3%), pardas (44,1%), heterossexuais (74,5%), sem deficiência (85,1%). Verificou- se uma associação entre o abandono de seguimento ambulatorial com o recebimento de profilaxia DSTs (p<0,001), imunoglobulina para hepatite B (p=0,002), contracepção de emergência (p=0,010), início do esquema de antirretrovirais (p=0,003) e abandono do seguimento após a primeira consulta (p <0,001). Houve significância entre vítimas gestantes e a conclusão do tratamento (p <0,001). Conclusão Conclui-se que, ao se conhecer os fatores relacionados à não adesão ao seguimento ambulatorial, novas estratégias poderão ser desenvolvidas pelos serviços especializados.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".