Modalidades de revisão de literatura como produto final: integrativa, sistemática e de escopo. A revisão É o texto sendo produzido. Usa o pipeline automatizado em ~/escrita/tools/.
Conduzir revisão de literatura como produto final (o artigo de revisão É o texto sendo produzido). Três subtipos:
| Subtipo | Uso | Framework |
|---|---|---|
revisao-integrativa | Sintetizar pesquisa sobre um tópico | Whittemore & Knafl (2005) |
revisao-sistematica | Síntese exaustiva com protocolo rigoroso | Cochrane + PRISMA 2020 |
revisao-escopo | Mapear extensão e natureza da evidência | Arksey & O'Malley (2005); JBI (Peters et al. 2020) |
Princípio central: ferramentas de IA são úteis para mapear o terreno, nunca para gerar a lista final de referências.
Quando usar esta skill: publicar artigo de revisão, TCC/dissertação/tese com revisão de literatura.
Quando usar pesquisa-academica: quando a revisão é intermediária (capítulo, artigo original, material didático).
Fundamentação metodológica: ~/escrita/Pesquisas sobre Pipeline/revisao-metodologica-tipos-de-revisao.md
A partir da v2.0, esta skill é orquestrada pelo pipeline em ~/escrita/tools/.
# Revisão integrativa
python -m tools scope "Artigo Revisão" --init --modality revisao-integrativa
python -m tools run "Artigo Revisão"
# Revisão sistemática
python -m tools scope "Projeto" --init --modality revisao-sistematica
python -m tools run "Projeto" --modality revisao-sistematica
# Revisão de escopo
python -m tools scope "Projeto" --init --modality revisao-escopo
python -m tools run "Projeto" --modality revisao-escopo
Documentação completa: ~/escrita/tools/README.md
O pipeline automatiza busca, deduplicação, verificação, classificação, triagem e geração de .bib/relatório. As diferenças entre subtipos (profundidade, documentação, avaliação de qualidade) são configuradas automaticamente pela modalidade.
Objetivo: entender os tópicos, subtemas e terminologia do campo — NÃO gerar referências.
Ferramentas: ChatGPT ou Gemini (qualquer modelo competente)
O que pedir:
Produto desta etapa: lista de palavras-chave, subáreas e atores — não uma lista de referências.
Regra de ouro: nenhuma referência desta etapa vai diretamente para o texto.
Objetivo: encontrar artigos científicos verificáveis com DOI.
Ferramentas e como usar:
| Base | Melhor para | Como acessar |
|---|---|---|
| PubMed/PMC | Artigos internacionais de saúde | pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
| SciELO Brasil | Contexto nacional | scielo.br |
| Google Scholar | Gestão, administração, interdisciplinar | scholar.google.com |
| Portal CAPES | Acesso a paywalled | periodicos.capes.gov.br |
| Semantic Scholar | Exploração de citações | semanticscholar.org |
Estratégia de busca:
Produto desta etapa: lista de DOIs e PMIDs com título confirmado.
Objetivo: complementar com dados de mercado e fontes de referência do setor que não estão em periódicos.
Fontes de alta autoridade para saúde no Brasil:
| Categoria | Fonte | Tipo |
|---|---|---|
| Adoção de TI/IA | CETIC.br — TIC Saúde | Relatório de pesquisa anual |
| Regulação suplementar | ANS (ans.gov.br) | Órgão regulador |
| Dados públicos de saúde | DATASUS | Base de dados governamental |
| Interoperabilidade | RNDS/Ministério da Saúde | Documentação técnica oficial |
| Hospitais privados | ANAHP (anahp.com.br) | Relatório setorial |
| Medicina | CFM (cfm.org.br) | Conselho federal |
| Informática em saúde | SBIS | Sociedade científica |
| Global | OMS/PAHO, HIMSS | Organizações internacionais |
| Mercado/tendências | PwC, Deloitte, McKinsey (relatórios públicos) | Relatório de consultoria¹ |
¹ Relatórios de consultoria: citar como "relatório de mercado" com data de acesso, nunca como evidência científica.
Para encontrar essas fontes: Gemini ou Perplexity são úteis para localizar o URL exato de um relatório específico. Acesse sempre o site oficial diretamente após.
Objetivo: para afirmações científicas importantes, verificar se a citação é apoiada ou contestada pela literatura.
Quando usar:
Como usar: inserir título do artigo ou DOI no scite.ai → verificar contexto de citação (supporting/contrasting/mentioning).
Quando NÃO usar: como buscador de tema (não é para isso — produz refs off-topic).
Ferramentas: Zotero (gratuito, indispensável)
Para cada referência, registrar em notas_pesquisa.md:
- Autores: [...]
- Título: [...]
- Periódico: [...]
- Ano: [...]
- DOI: [doi.org/...]
- URL: [...]
- Data de acesso: [YYYY-MM-DD]
- Status verificação: [acessível / verificado / bloqueado / 404]
- Dado utilizado: [...]
- Verificação do dado: [sim/não — o número/afirmação está no texto da fonte?]
Hierarquia de estabilidade de link:
Antes de inserir cada referência no texto canônico, executar:
| # | Verificação | Como |
|---|---|---|
| 1 | URL/DOI acessível? | WebFetch ou navegador |
| 2 | Conteúdo corrobora a afirmação? | Ler a fonte e confirmar o dado |
| 3 | Formato correto? | Conferir com SKILL.md do projeto |
| 4 | Procedência documentada? | Registrado em notas_pesquisa.md |
| 5 | Autores verificados? | Confirmar no site do periódico |
| 6 | Metadados corretos? | Volume, issue, páginas, ano |
| Tier | Tipo | Aceitável para livro-texto? |
|---|---|---|
| 1 | Periódico revisado por pares indexado (PubMed, SciELO, IEEE, Scopus, WoS) | Sim — preferencial |
| 2 | Fonte institucional de referência (Ministério da Saúde, DATASUS, IBGE, OMS) | Sim — com ressalva de tipo de fonte |
| 3 | Relatório técnico especializado (CETIC.br, HIMSS, consultorias de referência) | Sim — citar como relatório técnico |
| 4 | Notícia / blog / site corporativo | Não — apenas como ilustração, nunca como sustentação de dado |
| 5 | Inacessível / inexistente | Não |
Tier 1 (periódicos acadêmicos):
Tier 2 (fontes institucionais):
Tier 3 (técnicos/especializados):
Tier 4 (evitar como referência):
Use este critério ao triagear referências geradas por IA:
| Score | Critério |
|---|---|
| 2 | Diretamente relevante ao escopo declarado do texto |
| 1 | Tangencial — saúde digital, regulação, mas não o foco específico |
| 0 | Off-topic — descartar |
Score 2 (incluir): big data, machine learning, gestão hospitalar, hospital management, saúde suplementar, operadora, leito, bed management, patient flow, fraude, fraud detection, auditoria médica, supply chain, cadeia de suprimentos, people analytics, no-show, value-based, custo, eficiência, DATASUS, SUS, ANS, RNDS, FHIR, TISS, prontuário eletrônico, interoperabilidade, LGPD, saúde digital, transformação digital, analytics, data lake, maturidade digital.
Score 0 (descartar): resíduo hospitalar, tuberculose, geriatria, cuidados paliativos, resistência antimicrobiana, AMR, nutrição, wearable (salvo gestão), diagnóstico por imagem (salvo menção gerencial).
Baseado na auditoria de 288 referências (2026-02-18). Relatório completo: ~/escrita/Livro Editora Atheneu/relatorio-audit-deep-research.md.
| Ferramenta | Melhor uso | Pior uso | Risco |
|---|---|---|---|
| Perplexity | Triagem de URLs em volume; 76% T1; 24 Gold refs | Gerar lista de refs para uso direto | Baixo risco de alucinação (URLs verificáveis), 59% off-topic |
| scite.ai | Verificar se citação é apoiada/contestada | Busca de tema / geração de refs | Refs off-topic graves (46%); sem URLs |
| Google Gemini | Mapear fontes institucionais brasileiras (T2=24%) | Referências acadêmicas diretas | Mistura blogs e periódicos; 36% T4 |
| ChatGPT | Identificar fontes-chave com contexto editorial | Qualquer uso sem verificação | Alto risco de alucinação em dados numéricos; zero URLs |
| Claude | Base bibliográfica estruturada (Vancouver completo; 8% off-topic) | Referências acadêmicas diretas | 51% T4 (blogs); verificar fonte primária para dados numéricos |
Sequência recomendada: ChatGPT/Gemini (mapeamento) → PubMed/SciELO (busca primária) → CETIC.br/ANS/DATASUS (fontes nacionais) → scite.ai (verificação pontual) → Zotero (gestão).
| Erro | Como evitar |
|---|---|
| Inserir referência de IA sem verificar URL | Executar checklist etapa 6 para toda ref |
| Dados numéricos sem fonte primária | Exigir URL ou DOI que contenha o número |
| Citar blog como referência | Substituir por artigo ou relatório técnico |
| Usar scite.ai como buscador | Usar apenas para verificação de afirmação específica |
| Não registrar data de acesso | Registrar em notas_pesquisa.md sempre |
| Confiar em título HTML como título do artigo | Verificar título no site do periódico |
| Link rot antes da submissão | Re-verificar URLs 2 semanas antes de submeter |
~/escrita/Livro Editora Atheneu/relatorio-audit-deep-research.md~/escrita/skills/referencias-e-citacoes/SKILL.md~/escrita/Livro Editora Atheneu/scripts/check_refs.py