Inovação na prática da Enfermagem em saúde comunitária brasileira durante a pandemia: uma revisão rápida
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo descrever as inovações introduzidas na Enfermagem em saúde comunitária brasileira durante a pandemia da COVID-19. Método revisão rápida de literatura com marco conceitual da inovação nas organizações e ideias subjacentes à investigação apreciativa. As bases de dados limitaram-se ao Google Scholar (Inglês) e SciELO (Português) (Novembro a Dezembro de 2022). Foram identificados 52 artigos em Português, sendo que 11 responderam aos critérios de elegibilidade. Resultados a maioria (n=10; 91%) abordou o fator “descoberta”, destacando as condições favoráveis à inovação. Sobre “imaginar o que poderia ser” (n=6; 55%) projetaram a inovação como uma prática permanente. Em relação ao “co-construir a condição ideal” 55% (n=6), reportaram inovação como ação conjunta e na prática. Em relação à “sustentação da inovação”, apenas cinco intervenções (45%) indicaram caminhos para a continuidade. Conclusões e implicações para a prática: a conexão entre atenção primária à saúde, academia, e organizações produziu soluções simples para situações desconhecidas, complexas e imprevisíveis. Entretanto a ideia de inovação como algo sem precedente, outrora não testada e estruturalmente revolucionária, não foi identificada extensivamente por esta revisão rápida, em razão da fragilidade conceitual e teórica das intervenções e dos projetos reportados.
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 | 0.015 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".