Incorporação do letramento em saúde comunitária ao sistema único de saúde: possibilidades, controvérsias e desafios/ Incorporation of community health literacy into the unified health system: possibilities, controversies and challenges
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: expor e analisar os argumentos emergidos em debate entre enfermeiros sobre as possibilidades, controvérsias e desafios para a incorporação do letramento em saúde comunitário ao sistema único de saúde. Método: relato de experiência de intervenção-piloto educacional como um curso utilizando transferência de conhecimentos no bojo da colaboração Canadá-Brasil implantada em Brasília, Goiânia e Recife (janeiro de 2020). Resultados: o estado de crítica revelado por 63 participantes englobou o desenvolvimento da liderança social e organizacional, influência nos processos de trabalho uni e interdisciplinar, contribuição para elevar indicadores de qualidade de serviços em letramento em saúde, subutilização dos potenciais de criatividade dos enfermeiros para estabelecerem alianças produtivas com usuários. Conclusão: os argumentos inspiraram recomendações para potencializar autonomia e engajamento dos usuários em programas de cuidados primários à saúde, assim como otimização dos recursos para letramento em saúde, com investimentos na área de saúde digital, somando-se às prioridades para América Latina.
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 | 0.035 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| 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".