MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W18608357 · doi:10.1080/17518420801887547

Visuo-motor coordination in 8-year-old children born pre-term before and after 28 weeks of gestation.

2008· article· en· W18608357 sur OpenAlexaff
寛史 斉藤, 良彦 厚地, 順子 松田, 明宏 宮村, 弘 刀迫, 一平 小瀬戸, 裕康 伊集院, 陽一 福田, くるみ 前原

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study compared the visuo-motor abilities between pre-term and full-term children. METHODS: Twenty-three 8-year-old children participated, five being born under 28 weeks gestational age (wGA) referred to as Preterms1 (mean=8 years 5 months [SD 0.3]), nine Preterms2 of 28-35 wGA (mean=7 years 9 months [SD 0.7]) and nine typically developing full-term controls (mean=8 years 6 months [SD 0.7]). All children were studied in an interhemispheric transfer time and in a visuo-manual pointing-task to test motor programming time in three conditions: unimanual pointing (dominant, non-dominant hands), mirror bimanual pointing (same direction for both hands) and opposite bimanual pointing. RESULTS: Significant differences were detected between Preterms 1 and 2, the latter being similar to controls. Preterms1 presented increases in interhemispheric time, suggesting an alteration in the transcallosal pathways. Programming time was significantly lengthened (p50.01) for dominant hand unilateral pointing and opposite bilateral pointing and it was the shortest for mirror pointing. CONCLUSIONS: A faulty programming of visuo-manual tasks is suspected in Preterms1 with potential difficulty inhibiting the non-dominant limb mirror movement. This may result from an impaired interhemispheric inhibition owing to potential corpus callosum thinning. Such measures may be used to help follow-up subtle changes in fine motor control and detect pre-terms at risk of developing long-term deficits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMed→Même sujetMilitary Technology and Strategies→Travaux en français237 207→