Instrumentos de avaliação de estruturação de redes de cuidados primários: uma revisão integrativa
Bibliographic record
Abstract
RESUMO O estudo teve como objetivo identificar instrumentos disponíveis na literatura para avaliar a estruturação de rede de cuidados primários em sistemas de saúde. Foi realizada revisão integrativa da literatura nas bases de dados das ciências da saúde, educação e gestão, a saber: Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (Medline) incluindo a biblioteca virtual da Cochrane, Embase, PsycINFO, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), ABI Inform, Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (Lilacs) e Business Source Complete. Foram incluídas publicações em inglês e português no período de 1995 a 2019. A amostra final foi composta de nove artigos. Foram identificados oito instrumentos, os quais apresentavam como características similares a abordagem na longitudinalidade, comunicação interprofissional, coordenação do cuidado, acesso aos serviços de saúde e qualidade do cuidado. Destaca-se um instrumento desenvolvido no contexto do sistema de saúde brasileiro como ferramenta útil para apoiar trabalhadores e gestores de saúde no diagnóstico situacional das potencialidades e fragilidades da Atenção Primária à Saúde e na coordenação das Redes de Atenção à Saúde.
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 | 0.081 | 0.199 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.026 | 0.029 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".