[EM EDIÇÃO] Reestruturação de hospital geral para o enfrentamento a pandemia Covid-19: uma análise donabediana
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: analisar a reestruturação de um hospital geral frente à pandemia de Covid-19 nos componentes “estrutura”, “processo” e “resultado” e suas relações com o ensino, a pesquisa e a assistência. Método: estudo realizado com 42 profissionais de hospital geral no Paraná, no formato caso único. Os dados foram operacionalizados pelo software MaxQda® seguindo as etapas da Análise de Conteúdo Temático Categorial à luz de Avedis Donabedian. Resultados: foram obtidas três categorias, representadas pelas respectivas subcategorias: Estrutura – recursos humanos, físicos; tecnológicos, materiais e insumos, financeiros e apoio externo; Processo, com protocolos, fluxos e dinâmica de atendimento, e atuação profissional; e Resultados, incluindo imediatos, mudanças no estado de saúde dos indivíduos, lições aprendidas, satisfação de expectativas dos trabalhadores e planejamento para o período pós-Covid-19. Considerações finais: diante da pandemia de Covid-19 como crise, a reestruturação do hospital permitiu atender a demanda sob olhar da estrutura, processo e resultado com maior relação assistencial quando comparado ao ensino e pesquisa.
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.
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 | 0.008 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.005 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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 it