Communication system of the hospital: assessing the quality of the information
Bibliographic record
Abstract
Este estudo visa explorar o Sistema de Comunicação de Internação Hospitalar (CIH) propondo critérios para avaliação da qualidade dos dados, com o objetivo de sinalizar a existência dos aspectos limitantes, e contribuir para a melhoria da qualidade dos dados dessa importante fonte de informação. O trabalho objetiva, também, incentivar o uso do CIH, ressaltando o seu potencial de utilização na epidemiologia e na gestão da saúde do País. Trata-se de um estudo ecológico em um banco de dados em nível nacional, no período de 2007 e 2008. A metodologia adotada na avaliação da qualidade dos dados foi baseada nas experiências do Instituto Canadense de Informação para a Saúde (Canadian Institute for Health Information) e da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (Ripsa), adaptando-se seus conceitos e recomendações às necessidades inerentes ao CIH. O estudo demonstrou que, no período analisado, a base de dados do CIH possui fragilidade na coleta das informações, porém tem boa completitude e mostra coerência das informações na série histórica.
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 | 0.024 | 0.173 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".