Redes de atenção à laqueadura tubária: responsabilidades e desafios
Bibliographic record
Abstract
As Redes de Atenção à Saúde (RAS) são fundamentais para a garantia de assistência integral e de qualidade dentro do programa de Atenção Integral à Saúde da Mulher (PAISM). Apesar dos esforços envolvidos para a formação das RAS no PAISM, sua implantação depende do rompimento com a lógica de sistemas fragmentados, de forma a garantir acesso a uma das ações preconizadas, que é o Planejamento Familiar. Este artigo teve como objetivo analisar os desafios encontrados para a formação das RAS a partir da decisão da mulher pela Laqueadura Tubária (LT), dado a legislação vigente acerca do procedimento. Buscou-se responder à seguinte questão: Que limites enfrentam os gestores de saúde na organização da RAS relacionados ao planejamento familiar, especialmente no tocante à laqueadura tubária? É um estudo qualitativo exploratório descritivo, tendo como participantes os gestores de saúde municipais de 31 municípios no interior do Estado de São Paulo. Existem dificuldades para a articulação das RAS para a LT devido a problemas organizativos e de recursos humanos. Acredita-se que a composição da RAS na região apresenta elos extremamente frágeis, apesar de todos os esforços para a construção de um sistema de saúde integrado e eficiente.
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 | 0.012 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".