Acesso tardio para consultas ortopedicas no sistema único de saúde: tipos de dor e uso de medicamentos
Bibliographic record
Abstract
Estudo transversal realizado com usuários do Sistema Único de Saúde (SUS) atendidos pelo Consorcio Público Intermunicipal de Saúde do Setentrião Paranaense (CISAMUSEP) para consulta especializada em ortopedia. Tem como objetivo estimar a prevalência de uso de medicamento e sua associação com fatores sociodemográficos, estilos de vida e escalas de dor. Foi utilizado instrumento em três partes: 1. Dados socioepidemiológicos e demográficos (idade, sexo, peso, grau de escolaridade e renda familiar) e de análise da prescrição de AINEs (medicamentos e sua forma farmacêutica usados, tempo de uso, frequência, local de obtenção); 2. Avaliação de dor validadas - Mcgill Pain Questionnaire (versão português); 3. Questionário Nórdico de sintomas osteomusculares. Foram avaliados 86 usuários SUS atendidos pela ortopedia no CISAMUSEP. Como resultado obteve-se 53,5% do sexo feminino e 46,5% do sexo masculino. A maioria, 48,8% tinha entre 30 e 60 anos. O tempo de estudo prevalente foi de 9 a 12 anos de estudo (40,7%). Com relação à renda referida e convertida em salários mínimos vigentes em maio/2015, 47,7% percebiam um salário. Na correlação entre o gênero dos entrevistados com as variáveis, ficou evidenciada associação estatística significativa entre gênero e tipo de aquisição de medicamento, tipo de dor, Índice Atual de Dor (IAD), sintomas que acompanham, sono, atividades e ingestão de alimentos. Os usuários não são iguais na maneira de representar seus problemas e suas necessidades.
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".