Perfil de vulnerabilidade diante das desigualdades sociais e seu impacto na saúde
Bibliographic record
Abstract
A Organização Mundial de Saúde (OMS) definiu a saúde como “um estado de completo bem-estar físico, mental e social” ela não considerou apenas a ausência da doença, corroborando com a compreensão de que as condições de vida, acesso a emprego, renda, informação, educação, serviços sociais e aos serviços de saúde, frequentemente desencadeiam padrões de adoecimento que se tornam característicos das populações vulneráveis. Trata-se de uma revisão de literatura sistemática que teve como base as recomendações da PRISMA para a sua estruturação. A pesquisa foi desenvolvida baseada nos seguintes termos: (P) problema de Saúde nos sujeitos; (O) Demonstração do impacto dos determinantes sociais na condição de saúde dos sujeitos; (T) estudo transversal de natureza quanti/qualitativa. Foram adotados os critérios de elegibilidade: artigos publicados em versão completa em revistas on-line; idioma em português; artigo que respondessem à pergunta norteadora publicados entre 2016 à 2022 e artigos que fossem do tipo transversal com abordagem predominantemente qualitativa. Para avaliar a qualidade dos estudos selecionados, foi utilizado a escala Newcastle-Ottawa adaptada para estudos transversais. Os resultados mostram que a relação entre saúde e doença são determinadas pelo contexto social, sendo mais presentes nos grupos mais vulneráveis.
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 | 0.005 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".