CONDUTA TERAPÊUTICA PARA SÍFILIS EM MULHERES GRÁVIDAS NO CONTEXTO DA ATENÇÃO PRÉ-NATAL
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Descrever a conduta terapêutica para sífilis em mulheres gestantes no contexto da atenção pré-natal. METODOLOGIA: Foi realizado uma revisão integrativa, organizada em seis etapas: identificação do tema, estabelecimento dos critérios de inclusão e exclusão, definição das informações extraídas, avaliação dos estudos incluídos na síntese e interpretação dos resultados. O levantamento foi realizado entre janeiro e fevereiro de 2023 no portal BVS, na Scielo e no PubMed. RESULTADOS: Um total de 67 artigos foram encontrados nas bases de dados. Após aplicar os critérios de exclusão, foram selecionados 12 artigos. Com base nos resultados, identificamos três categorias de análise: terapêutica medicamentosa para tratamento da sífilis durante o pré-natal; tratamento dos parceiros sexuais: desafio a ser superado; e profissionais de saúde e o manejo do tratamento da sífilis durante o pré-natal. CONCLUSÃO: A sífilis é uma infecção de grande importância para a saúde pública devido a seus inúmeros agravos, com isso promover conhecimento de educação sexual para gestantes e suas parcerias, estratégias para maior adesão ao pré-natal, tratamento e capacitação dos profissionais são meios viáveis para mitigar os danos causados pela sífilis.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".