Desvelando em diferentes culturas a evolução da gestação em óbito fetal
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivos: descrever a identificação do óbito fetal durante a gestação em brasileiras e canadenses. Métodos: estudo clínico-qualitativo com mulheres que vivenciaram o desfecho do óbito fetal nas suas gestações, residentes em Maringá (Brasil) e participantes do Centre d’Intervention Familiale (Canadá). A coleta de dados foi realizada por meio de entrevista semidirigida com a pergunta: Como ficou sabendo da morte do seu bebê? Foram realizadas leituras e os aspectos relevantes foram categorizados em temas conforme os locais da confirmação do óbito. Resultados: nos dois países, as principais causas dos óbitos foram relacionadas às complicações na gravidez e parto, problemas de saúde da gestante ou do feto. As brasileiras com frequência maior dos óbitos no terceiro trimestre e as canadenses, no segundo trimestre. As categorias foram identificadas nos consultórios na rotina pré-natal, nos serviços de emergência, e nos serviços de imagem, ao detectar o óbito esperado nos casos de malformações congênitas de prognóstico ruim. Conclusão: a determinação óbito fetal durante a gestação foi em razão das possíveis intercorrências intrínsecas do período gravídico. A partir das experiências das mulheres, foi possível mostrar a prática clínica da identificação do óbito fetal de acordo com o cenário cultural. Contínuos estudos, sobre a assistência pré-natal das mulheres que tiveram óbito fetal, são necessários para detecção precoce das condições patológicas e intervenções adequadas.
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".