ATENÇÃO SECUNDÁRIA EM SAÚDE BUCAL NO BRASIL: REVISÃO DE LITERATURA
Bibliographic record
Abstract
Diante do processo de evolução do sistema de saúde, a partir das melhorias alcançadas após a implementação da PNSB (Brasil, 2004), a qual é um marco histórico no que se refere à odontologia, o objetivo deste estudo é revisar a literatura no que diz respeito, ao acesso, estrutura e processo de trabalho da atenção secundária em saúde bucal. Este trabalho trata-se de uma revisão de literatura cuja estratégia de busca de artigos realizou-se em inglês e português através das palavras-chave: Atenção Secundária à Saúde, Avaliação dos Serviços de Saúde e Serviços de Saúde Bucal, nas plataformas digitais Scielo Brasil e Pubmed. Os critérios de busca foram estudos que estivessem entre 2018 e 2023 e que respondessem o objetivo da pesquisa, ou seja, que tivesse foco em atenção secundária. Na busca foram encontrados 30 artigos e após a seleção baseada nos objetivos do estudo, 10 estudos foram selecionados para esta revisão. Como resultados, após análise de diversos estudos, cenários variados foram revelados em relação à disponibilidade de serviços odontológicos especializados, à satisfação dos usuários e que municípios menores têm uma melhor organização dos serviços. Expandir o acesso a procedimentos especializados, aprimorar a atenção básica e a gestão eficiente são passos fundamentais para garantir um atendimento odontológico de qualidade, promovendo a saúde bucal e minimizando procedimentos invasivos desnecessários.
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 | 0.009 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.020 | 0.025 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".