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Enregistrement W2060290836 · doi:10.1590/s0021-75572008000400003

Diagnóstico precoce de anormalidades no desenvolvimento em prematuros: instrumentos de avaliação

2008· article· pt· W2060290836 sur OpenAlexaboutno aff
Rosana Silva dos Santos, Abelardo Araújo, Maria Amélia Sayeg Porto

Notice bibliographique

RevueJornal de Pediatria · 2008
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJETIVO: Revisar criticamente os instrumentos de avaliação mais utilizados na atualidade na literatura para triagem e identificação precoce de anormalidades no desenvolvimento em crianças. FONTES DOS DADOS: Foi realizado um levantamento bibliográfico nas bases de dados no SciELO, plataforma CAPES, PubMed e Google Scholar, com os unitermos "prematuridade", "atraso no desenvolvimento", "paralisia cerebral", "diagnóstico precoce" e "testes de avaliação". SÍNTESE DOS DADOS: Foram listados 455 títulos, sendo selecionados para esta revisão 174 artigos com base em título, relevância temática e resumo. Apenas artigos originais, disponíveis em meio eletrônico, a partir de 1985, com informação sobre a construção, aplicabilidade e propriedades psicométricas dos testes foram usados. CONCLUSÕES: Os testes de triagem podem acelerar o início da intervenção precoce e facilitar o desenvolvimento futuro destas crianças. Vários instrumentos são utilizados para este fim, dentre eles destacam-se, nas pesquisas nacionais, o teste DENVER II e o Alberta Infant Motor Scale. O Movement Assessment of Infant também emerge como teste de triagem utilizado em nosso país. Além desses, dois outros testes são indicados na literatura mundial por sua alta sensibilidade e especificidade em idades precoces: Test of Infant Motor Performance e General Movements.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations58
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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