PROGRAMA DE QUALIFICAÇÃO DAS AÇÕES DE VIGILÂNCIA EM SAÚDE: DIFICULDADES NO CUMPRIMENTO DE METAS DOS MUNICÍPIOS DA REDE TOPAMA
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar o desempenho do Programa de Qualificação das Ações de Vigilância em Saúde (PQA-VS) e as dificuldades de realização das ações segundo o porte do município. Métodos: Estudo transversal com 30 municípios da Rede Topama e resultados mais baixos do PQA-VS. Municípios foram classificados em Pequeno Porte I (PPI), Pequeno Porte II (PPII), Médio e Grande Porte (MGP). Coletou-se dados do perfil dos profissionais de saúde, percentual de cumprimento das metas do PQA-VS, e dificuldades de cumprimento. Realizou-se análise descritiva e Kruskal-Wallis. Resultados: Dos 407 respondentes 17,7% eram de PPI e 43,0% PPII. Municípios de PPII tiveram mais metas cumpridas (10,0; IC95%:8,3-10,6) e percentual do PQA-VS (100,0%; IC95%:93,9-102,3). As maiores dificuldades para realizar ações foram processo de trabalho; educação permanente; falta de recursos; e operacionalização dos sistemas de informação. Conclusão: Verificou-se a necessidade de planejamento, pactuação, avaliação e monitoramento.
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 | 0.011 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 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".