Perda dentária, acesso a serviço odontológico e fragilidade em idosos da atenção primária a saúde
Bibliographic record
Abstract
DEDICATÓRIADedico essa dissertação primeiramente a Deus a quem dedico toda minha vida.Dedico ao meu marido, Nino Marques pelo companheirismo e cumplicidade de todos os dias.Pelo incentivo, compreensão e apoio nos momentos em que mais precisei.Dedico aos meus colegas, profissionais de toda a área da saúde, aos quais reconheço todo esforço dedicado ao ato de servir o outro.Espero que esse trabalho possa contribuir de alguma maneira para o aperfeiçoamento do conhecimento e da práxis a fim de colaborar com a atenção a saúde do idoso.AGRADECIMENTOS Agradeço aos meus pais, Maria Cristina e Sérgio Neri (in memorian) por ensinar a importância do conhecimento e do estudo para uma vida de sucesso.Obrigada Mãe, pelo estímulo e pelo apoio de sempre.Agradeço as minhas irmãs, Gabriela e Paula, pelo entusiasmo e pela força dedicada a mim nessa trajetória.Agradeço a minha amiga Júlia B. Bastos, companheira de graduação por ter me mostrado esse caminho e pela torcida para que ele desse certo.A meu orientador Roosevelt S. Bastos pela confiança depositada e por fazer acontecer quando tudo parecia difícil e confuso.Agradeço pelos ensinamentos e contribuições no processo da minha formação.Agradeço as minhas amigas de trabalho, Débora Foger e Sofia Maito, por toda a dedicação voluntária nesse projeto.Não mediram esforços para que os nossos objetivos fossem alcançados.Também agradeço aos demais colegas de mestrado os quais compartilharam grande parte do seu tempo durante esses dois anos.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".