THE PRODUCTION OF AFFECTION DURING THE PRENATAL CARE: AN INTEGRATIVE REVIEW
Bibliographic record
Abstract
Resumo: A assistência pré-natal na Estratégia Saúde da Família (ESF) implementa diversas práticas assistenciais de proteção e promoção de saúde, com aproximação entre usuários e equipe.Objetivase mapear produção científica sobre as tecnologias utilizadas na assistência pré-natal que favorecem a autonomia, corresponsabilização, vínculo e a produção de afeto entre profissionais e usuários da ESF.Trata-se de um estudo bibliográfico de abordagem qualitativa do tipo revisão integrativa da literatura.As bases de dados utilizadas foram: Scientific Eletronic Library Online (SCIELO), Literatura Latino-americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS), U.S. National Library of Medicine and the National Institutes Health (PubMed), ScienceDirect e Cochrane.Evidenciaram-se tecnologias que promovem a autonomia, corresponsabilização, vínculo e produção de afeto entre profissionais e usuários da ESF; envolvimento da figura paterna no cuidado pré-natal; criação de grupos educativos de gestantes; construção e aplicação de protocolos assistenciais; facilidade no acesso e no acolhimento do processo de cuidar pré-natal; e uso de exames de triagem neonatal e de aplicativos de mídia informativo para nortear a tomada de decisão inerente ao ciclo gravídico puerperal.Concluiu-se que o uso da tecnologia afetiva através das suas diferentes vertentes é umas das principais medidas para a promoção da qualidade da assistência pré-natal, trazendo maior envolvimento das mulheres no cuidado perinatal, refletindo assim diretamente na melhor adesão a assistência, vínculo, autonomia, confiança, envolvimento e produção do afeto entre profissionais e usuários da ESF.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".