Conhecimento dos funcionários do serviço de apoio quanto ao descarte de resíduos de serviços de saúde
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho tem por objetivo analisar o conhecimento dos funcionários do serviço de apoio sobre o descarte de resíduos de serviços de saúde. Trata-se de um estudo exploratório, transversal, com análise quantitativa dos dados. A pesquisa foi realizada com funcionários do serviço apoio de um hospital público de ensino localizado na região oeste do Paraná (Brasil). Para a coleta de dados foi construído um instrumento na forma de questionário, contendo perguntas para subsidiar a caracterização da amostra e perguntas fechadas de múltipla escolha que buscavam explorar o tema em questão. A pesquisa foi desenvolvida de acordo com as normas do Conselho Nacional de Saúde, sendo aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisa. Dos 58 (100%) funcionários que faziam parte do serviço de apoio, apenas 22 (34%) fizeram parte do estudo. De forma geral, os resultados se mostraram favoráveis ao bom andamento do serviço, visto que as respostas indicaram que a maioria dos respondentes relataram ter conhecimento sobre o tema explorado e que adotam uma postura adequada diante dos eventos adversos quando identificados na rotina de trabalho. Esse resultado não permite generalizar os achados para todo o grupo, mas permite fazer um diagnóstico real sobre a parcela respondente.
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 | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".