Atuação da fisioterapia na prevenção da violência obstétrica - Uma revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A violência obstétrica é um problema significativo, afetando mulheres de diferentes perfis socioeconômicos e étnicos, a fisioterapia desempenha um papel importante na prevenção da violência obstétrica, oferecendo informações, orientações e cuidados físicos e emocionais às gestantes, durante o pré-natal, parto e pós-parto, visando uma assistência mais segura e respeitosa.Objetivo: Demonstrar a importância da atuação da fisioterapia na prevenção da violência obstétrica.Método: Foi realizada uma revisão sistemática de literatura dos últimos 10 anos nas bases de dados das plataformas PubMed, LILACS, Scielo, PEDro e MedLine.Resultados: Após a busca nos bancos de dados foram encontrados 36 estudos nas plataformas estudadas.Foram incluídos 30 estudos para a síntese do estudo, no qual possuíam os critérios de inclusão do estudo.De acordo com avaliação de qualidade metodológica, 7 estudos apresentaram pontuação acima de 6 pontos, considerados assim, de grande potencial de evidência.Conclusão: A falta de conhecimento dos profissionais de saúde e das gestantes sobre o papel da fisioterapia é preocupante, assim como a ausência de regulamentação nas maternidades.É necessário investir em educação e conscientização para combater a violência obstétrica e garantir um atendimento completo e qualificado, promovendo a saúde e o bem-estar da mãe e do bebê.
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 | 0.015 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".