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Record W7120685149

The work intersectorial of the agents of family health program in the city of Petrópolis - RJ: restrictive and facilititive factors

2006· dissertation· pt· W7120685149 on OpenAlexaboutno aff
Suzana Rezende Papoula

Bibliographic record

VenueArca - Repositório Institucional da Fiocruz · 2006
Typedissertation
Languagept
FieldHealth Professions
TopicMaternal and Neonatal Healthcare
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)Public healthFamily healthPublic policyHealth care
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

O Programa de Saúde da Família (PSF), adotado pelo Ministério da Saúde como estratégia para a mudança do modelo assistencial a partir da atenção básica, trabalha com uma lógica centrada nas famílias e nos problemas identificados em seu território, dando ênfase à promoção da saúde. Assim, é atribuição da Equipe de Saúde da Família (ESF) trabalhar articulada com outros setores a fim de buscar soluções para a diversidade de problemas de saúde de suas comunidades, promovendo ações intersetoriais. Esta dissertação de mestrado tem como objetivo analisar o processo de trabalho intersetorial das 34 ESF, implantadas no município de Petrópolis-RJ, no período de 1998 a 2004. Em especial, visa identificar as iniciativas intersetoriais das equipes e a rede de atores e setores envolvidos neste processo, verificar como o governo municipal apóia estas iniciativas e apontar fatores restritivos e facilitadores à implementação desta inovação. O estudo correspondeu a uma avaliação formativa, com abordagem predominantemente quantitativa, tendo como principal fonte de informação um questionário auto-preenchido pelas ESF. Os resultados encontrados mostram que as ESF têm clareza de sua atribuição de promotoras da ação intersetorial, esforçando-se de várias maneiras para fomentar o envolvimento de outros setores em todos os momentos do seu processo de trabalho. A maioria das iniciativas das ESF estão de acordo com a proposta de atuação intersetorial, pois realizam diagnóstico de saúde de suas comunidades e trabalham com a lógica de problemas. Nos seis meses anteriores à pesquisa, todas as ESF haviam realizado contato com outros setores. Cada ESF contatou, em média, 9 setores, e fez em média 46 contatos com outros órgãos/setores/entidades no período. Os setores mais contatados, pelas ESF, para a resolução dos problemas identificados, pertencem à estrutura do governo municipal (Secretaria de Trabalho, Ação Social e Cidadania, Vigilância Sanitária, Defesa Civil, e outros), porém as ESF conseguem mais respostas positivas às suas solicitações quando os setores contatados não pertencem a esta estrutura e/ou estão localizados no mesmo território das ESF, ou seja, organizações com as quais as ESF estabelecem relações horizontais (escolas, instituições religiosas, ONGs). O estudo identificou como principal fator restritivo ao processo de trabalho intersetorial das ESF a não instituição do PSF como política municipal para a melhoria da qualidade de vida da população, ancorada em uma política intersetorial. E como principal fator facilitador do processo de trabalho intersetorial das ESF, o compromisso que as ESF têm na busca de soluções para os problemas encontrados, tomando inúmeras iniciativas de contatos junto a outros setores. Com base nos resultados e revisão bibliográfica, concluí-se que o PSF, em suas diretrizes, apresenta uma concepção restrita de "intersetorialidade", pois a subentende, quase que exclusivamente, como responsabilidade de iniciativa da ESF. As equipes cumprem o papel de mediadoras de algumas ações intersetoriais, o que vem ao encontro do proposto pela Carta de Ottawa para a Promoção da Saúde, contudo a efetivação da intersetorialidade depende da ação articuladora do governo municipal, pois é uma estratégia que envolve planejamento, execução e avaliação de diversos atores e setores em resposta a problemas identificados em determinado território.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.217
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
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 head0.079
GPT teacher head0.397
Teacher spread0.319 · 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
Published2006
Admission routes1
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