Desenvolvimento e avaliação de um aplicativo para autoconsciência e prevenção em saúde pública
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Desenvolver e avaliar o aplicativo JOIA®, analisando seu impacto na autoconsciência e prevenção em saúde, além de sua usabilidade, segurança e privacidade no sistema público de saúde. Métodos: O estudo ocorreu em duas etapas: 1) desenvolvimento do JOIA® (para Android e iOS); 2) estudo intervencionista antes e depois, realizado em um hospital universitário público no sul do Brasil, com 100 pacientes acima de 50 anos. Foram avaliadas usabilidade (System Usability Scale - SUS) e conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Resultados: 90% dos pacientes baixaram e usaram o App, 95% consideraram útil e 93% demonstraram interesse em continuar usando. A autoconsciência aumentou 5 vezes, a satisfação com a saúde 32 vezes e o reconhecimento da prevenção 3,6 vezes. Conclusão: O App JOIA® facilitou a comunicação entre pacientes e profissionais, garantindo segurança conforme a LGPD. 68% avaliaram a usabilidade como intermediária a excelente, indicando áreas para melhorias na interface e suporte ao usuário. O App demonstrou-se eficaz para engajamento e prevenção em saúde, com potencial para otimizar o sistema público e reduzir custos.
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 | 0.017 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".