<b>Rede de atenção à saúde na perspectiva de usuários com diabetes/ Health care network in the perspective of users with diabetes<b>
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Compreender as perspectivas de usuários do SUS com Diabetes Mellitus tipo 2 (DM2) sobre seu atendimento na Rede de Atenção à Saúde (RAS). Método: Trata-se de estudo qualitativo de caráter descritivo, desenvolvido por meio de entrevistas gravadas digitalmente, individual, posteriormente transcritas e aplicada a técnica de análise de conteúdo, modalidade temática. Resultados: Entrevistou-se 12 pessoas com DM2, predominando mulheres, de ensino fundamental completo, com média de tempo do referido diagnóstico de seis anos. Essas características reforçaram o uso de diferentes pontos da RAS. Emergiram quatro categorias: Fragilidade da UBS como porta de entrada à RAS, (Des) acolhimento nos diferentes pontos da RAS, Educação em Saúde e Serviços de saúde em RAS, que sumarizaram as percepções desses usuários sobre seu percurso assistencial dentro da RAS, e destacaram dificuldades na comunicação entre os pontos de atenção, na gestão de recursos materiais e humanos. Considerações finais: Conclui-se a importância do monitoramento e avaliação das RAS com vistas à qualificação dos processos de trabalho e fortalecimento dos serviços a partir da reflexão crítica das ações, tendo o usuário como protagonista do sistema, além da possibilidade de sensibilizar gestores e profissionais de saúde sobre as articulações dos serviços na composição das RAS.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".