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Brazilian HTA Database: e Laboração de Base Bibliográfica de Estudos Brasileiros na Área de ATS

2025· article· en· W4417494039 on OpenAlexaboutno aff
Gilson Pires Dorneles, Nayê Balzan Schneider, Felipe Borges Migliavaca, Bruna Marmett Jaqueline, Celina Borges Migliavaca, Maicon Falavigna

Bibliographic record

VenueEpidemiologia e Serviços de Saúde · 2025
Typearticle
Languageen
FieldComputer Science
TopicHealthcare during COVID-19 Pandemic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Work (physics)Order (exchange)Public policy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: As bases de dados bibliográficas são essenciais para obter informações de forma rápida e padronizada. Atualmente, a busca por informações brasileiras relacionadas à Avaliação e Tecnologias de Saúde (ATS) é desafiadora, e geralmente é realizada pelo acesso individual das publicações em periódicos on-line ou sites institucionais. Esta fragmentação das informações dificulta a obtenção de evidências locais, aumentando o tempo necessário e a complexidade para localizar informações, além de impactar negativamente na reprodutibilidade de buscas. Durante a última década, bases de informações de ATS têm sido elaboradas em diferentes cenários. Nesse contexto, a criação de uma base bibliográfica para estudos brasileiros na área de ATS configura-se como uma ferramenta estratégica para facilitar a disseminação e o acesso à informação. O objetivo deste trabalho foi apresentar a base bibliográfica de estudos de ATS nacionais, a Brazilian HTA Database. Método: Para o desenvolvimento da base bibliográfica, primeiramente foram identificadas revistas científicas e anais de congressos com produções brasileiras na área de ATS. Após, foi realizada a extração manual das seguintes informações de cada documento identificado: título, autores, ano de publicação, resumo, palavras-chave, link para arquivo original e DOI. O título, resumo e palavras-chave, extraídos na língua original, foram traduzidos para o inglês ou português por meio de inteligência artificial. Foram criadas variáveis adicionais para facilitar o gerenciamento dos dados: ID (identificador único da referência), fonte (de onde a referência foi extraída), tipo de documento (resumo de congresso, artigo completo, dossiê, relatório de recomendação) e referência para citação (formatada no estilo Vancouver). O desenvolvimento do sítio eletrônico foi realizado em WordPress e hospedado no domínio https://htadata.com. Atualmente, o uso da base é gratuito para fins não comerciais. Resultados: Foram identificadas como fontes prioritárias de documentos os sítios eletrônicos da ISPOR, Conitec, ANS e Rebrats, além das revistas brasileiras Jornal de Assistência Farmacêutica e Farmacoeconomia (JAFF) e Jornal Brasileiro de Economia da Saúde (JBES). A base inclui os registros destas fontes até a data de 30 de junho de 2024, incluindo 591 artigos do JAFF, 535 artigos do JBES, 871 documentos da Conitec, e 101 resumos de congresso da Rebrats; atualmente, 1.751 documentos da ISPOR e 750 da ANS estão em processo de catalogação. A busca por conteúdo pode ser conduzida de forma sistemática a partir de termos de interesse e operadores booleanos. A atualização da base, com inserção de novos documentos, será realizada mensalmente. Conclusão: A Brazilian HTA Database permite que pesquisadores, profissionais da saúde e gestores encontrem rapidamente estudos relevantes para suas necessidades. Além disso, promove a disseminação da pesquisa nacional ao permitir acesso bilíngue e centralizado da produção científica brasileira na área.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.293
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.006
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0040.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.320 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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