Ampliando vozes sobre violência obstétrica: recomendações de advocacy para enfermeira(o) obstetra
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivos explorar as demandas das mulheres, bem como do público em geral, para melhorar a qualidade da assistência obstétrica; discutir as mudanças potenciais sugeridas pelos respondentes para tal prática assistencial. Método pesquisa multicêntrica realizada por meio da plataforma Opinio, explorando opiniões dos participantes de três cidades da região Sudeste do Brasil. Tratamento dos dados por estatística descritiva e análise temática. Resultados respondentes (n=414) na faixa etária 33-37 anos (26%), incluindo mulheres (75%) com mais de 15 anos de escolaridade, casadas (45%) e com um filho (35%), revelaram lacuna de conhecimentos sobre a violência obstétrica e os direitos da mulher. Jornal, rádio e televisão são as principais fontes de informação. O enfrentamento da violência obstétrica dar-se-ia por apoio familiar. Para a práxis renovada sugeriu-se a educação coletiva sobre direitos aos cuidados obstétricos (53,1%) e o atendimento humanizado (38,2%) mobilizando o poder profissional para consolidar a humanização. Temas analíticos centrais incluíram situação vivenciada pelas mulheres e contexto idealizado de prática. Conclusão e Implicações para a prática o debate incrementa a humanização e a governança compartilhada. Recomendações propostas para advocacy coadunam com a perspectiva global da promoção de saúde das mulheres e liderança 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 | 0.029 | 0.082 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".