De Desprestigiadas a Heroínas: a COVID-19 e o ano que seria Nursing Now
Bibliographic record
Abstract
O ano de 2020 foi designado como Nursing Now pela Organização Mundial da Saúde (OMS, 2019).Muitas enfermeiras a e obstetrizes ao redor do mundo estavam mobilizadas para advogar pelo reconhecimento da profissão e promover eventos de confraternização.No entanto, em março, a OMS declarou que a epidemia de COVID-19 havia se tornado uma pandemia -combatida com isolamento físico para não colapsar o sistema de saúde -, o que gerou uma crise sanitária, econômica e social internacional.Neste contexto, os profissionais da área da saúde receberam muita atenção da mídia e do público.Ao invés de termos um ano de comemorações e conscientização planejada, em 2020, um vírus visibilizou a enfermagem de forma inesperada e as respostas foram desde aplausos e referências ao trabalho heroico da enfermagem 1 até violência contra pessoas de uniforme em transporte público e falta de equipamentos de proteção para trabalhar.A crise gerada pela COVID-19 tem sido descrita como "lente de aumento", pois expõe os problemas da lógica neoliberal (competição e lucro) aplicada à saúde, como as fissuras dosistema de saúdehíbrido brasileiro, fragmentado entre instituições públicas e privadas que não se articulam, a falta de investimentos públicos para atender a totalidade da população e as precárias condições de trabalho para o setor.Tendo em consideração esse novo entendimento que a crise revelou, nós refletimos a seguir sobre o futuro da enfermagem como coluna vertebral dos sistemas único e privado de saúde, onde trabalham mais de 2.2 milhões de profissionais de enfermagem, para que ela esteja apta a enfrentar as calamidades habituais do cotidiano brasileiro e também as eventuais crises que o capitalismo neoliberal excludente e o câmbio climático seguirão nos apresentando.Acreditamos que tal estatura profissional só será possível se três Rs forem incorporados à forma como a enfermagem funciona internamente como equipe e é tratada institucional e socialmente; uma ENFERRRMAGEM com Reconhecimento, Respeito e Remuneração justa estará apta para enfrentar o futuro, oferecendo cuidados de qualidade.Usando nossas trajetórias profissionais como pano de fundo para tecer tais considerações, nós propomos que 2020 seja o ano que inaugura uma década de transformações para que a enfermagem venha a ser celebrada e o Brasil venha a ter a enfermagem que merece com um sistema de saúde coeso e sustentável.Reconhecimento: A maioria da população brasileira e dos próprios profissionais da saúde não conhece o trabalho da enfermagem.A centralidade da biomedicina e da cura no imaginário coletivo frequentemente ignora ou desqualifica a prevenção, cuidados e tratamentos que a enfermagem oferece.Ao começar a estudar enfermagem, ambas ouvimos "ah, que pena, se tivesse estudado mais podia ter entrado na medicina".Depois de 12 anos de ensino superior, sem contar o pós-doutorado, continuávamos "só enfermeiras".A enfermagem brasileira é vista ainda hoje como um trabalho feminino, feito predominantemente por mulheres pardas e pretas ou homens homossexuais, um fazer quase intuitivo, que não requer muito conhecimento ("qualquer um faz injeção"), onde o prestígio de tudo que se faz em equipe é tradicionalmente atribuído aos médicos e médicas.Reconhecer, nosso primeiro R, significa examinar a categoria profissional da enfermagem com atenção, conhecer os seus trabalhadores, as dinâmicas de poder e os discursos dominantes que a governam na sociedade e no interior do sistema de saúde, assim como os estigmas internalizados pela categoria profissional, analisando suas capacidades e limitações para buscar uma nova ordem profissional e social.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.016 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".