PRIORIZAÇÃO DE DESPERDICIOS NA MANUTENÇÃO DE EQUIPAMENTOS MÉDICOS EM OPERAÇÕES HOSPITALARES
Bibliographic record
Abstract
Contribuindo para a melhoria dos indicadores de desempenho na manutenção de equipamentos médico-hospitalares, esse artigo apresenta um modelo de priorização de desperdícios capaz de dar suporte ao processo de tomada de decisões e direcionar esforços para a eliminação de desperdícios. Para tanto, utiliza-se a técnica Analytic Hierarchy Process (AHP) para relacionar e quantificar o impacto dos desperdícios nos indicadores de desempenho da manutenção. O objeto do estudo foi um hospital privado localizado em João Pessoa (PB) que tem passado por uma reestruturação do setor de Engenharia Clínica. O processo de avaliação foi conduzido de forma participativa, dentro da abordagem de pesquisa-ação, envolvendo pesquisadores externos e internos ao hospital estudado. Os resultados demonstraram que o modelo desenvolvido é capaz de relacionar e quantificar o impacto de cada desperdício nos diferentes indicadores de desempenho da manutenção, sinalizando aqueles desperdícios que devem ser priorizados. Além disso, a análise de sensibilidade aplicada ao modelo permitiu demonstrar a variação da prioridade dos desperdícios em função da variação da importância dos indicadores.
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 | 0.008 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".