AS CONTRIBUIÇÕES DA ENFERMAGEM CONTRA A VIOLÊNCIA OBSTÉTRICA
Bibliographic record
Abstract
Objetivo-. Este estudo teve por objetivo identificar as diversas formas da violência obstétrica durante o trabalho de parto e parto, e a atuação do enfermeiro frente esse acontecimento. Métodos: Foi realizado uma revisão integrativa, utilizando as seguintes bases de dados: Biblioteca Virtual em Saúde (BVS), Scientific Eletronic Library Online (SciELO) e no site National Center for Biotecnology Information (NCBI) através da base de dados “PubMed”. Foi selecionado os descritores “violência”, “obstetrícia”, “enfermagem” e “saúde da mulher”, que posteriormente foram mesclados com os booleanos “AND” e “OR” para realizar a pesquisa através das combinações. Foram incluídos 18 publicações, nas quais foram discutidas a partir das categorias: tipos de violência obstétrica e ações de enfermagem relatadas como alternativas para reduzir a incidência da violência obstétrica. Resultados- A violência obstétrica foi caracterizada em 4 tipos: física, verbal, estrutural e psicológica e foram estabelecidas 11 ações de enfermagem para contribuir contra a violência obstétrica. Conclusão- Pode ser concluído que as práticas de VO não são benéficas para a mulher e apenas geram traumas, urgindo a necessidade de medidas para para a redução desse fenômeno, principalmente pela parte da enfermagem que possui os profissionais que assistem as pacientes em tempo integral.
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 | 0.012 | 0.069 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".