Medicina de família e comunidade: os desafios para a legitimação do SUS
Bibliographic record
Abstract
A Medicina de Família e Comunidade (MFC) é essencial para a legitimação do Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil, entretanto, enfrenta desafios como a formação e retenção de profissionais, o subfinanciamento do sistema e a migração de médicos para o setor privado. Apesar de políticas como o Programa Mais Médicos terem ampliado a oferta de profissionais na Atenção Primária à Saúde (APS), obstáculos estruturais e financeiros continuam a dificultar a consolidação da MFC como pilar central do SUS. Este artigo explora esses desafios e as estratégias necessárias para fortalecer a MFC no sistema público de saúde e, além disso, apresenta como objetivo analisar os principais desafios enfrentados pela Medicina de Família e Comunidade no processo de legitimação do Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil, destacando as barreiras institucionais, políticas e sociais que influenciam a consolidação desse modelo de atenção primária à saúde. Foram utilizadas as seguintes bases de dados científicas: Google Acadêmico e Scielo, para a seleção dos artigos, como o uso dos unitermos: “Atenção Primária à Saúde, Sistema Único de Saúde (SUS), Medicina de Família e Comunidade, Políticas de Saúde Pública”. Evidencia-se que a Medicina de Família e Comunidade enfrenta desafios significativos para a legitimação do SUS, como a insuficiência de profissionais capacitados e a necessidade de fortalecer a Atenção Primária à Saúde. Além disso, há uma demanda por maior participação social e por políticas que garantam a formação continuada e a fixação de médicos em áreas de difícil acesso. Desse modo, conclui-se que o enfrentamento desses desafios requer investimentos em infraestrutura, educação permanente e gestão inclusiva, de modo que vise a manutenção de um sistema de saúde equitativo e acessível para todos.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".