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Enregistrement W2906119451 · doi:10.33233/fb.v19i4.1321

Desempenho motor de recém-nascidos prematuros: Alberta Infant Motor Scale

2018· article· pt· W2906119451 sur OpenAlexaboutno aff
Diana Teixeira Rebouças, Laisla Pires Dutra, Isnanda Taciara Da Silva, Jacielle Brito Alves, Daiane Porto Nery, Jéssica Matos Veiga

Notice bibliographique

RevueFisioterapia Brasil · 2018
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMotor activityPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prematuros podem apresentar suscetí­veis atrasos no desenvolvimento motor, tornando-se necessário o seu acompanhamento. O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho motor de prematuros nascidos em municí­pio baiano, segundo a Alberta Infant Motor Scale (AIMS). Trata-se de um estudo observacional longitudinal prospectivo com caráter quantitativo. A amostra foi composta por 42 lactentes nascidos com idade gestacional < 37 semanas e idade corrigida de 40 semanas, residentes em Vitória da Conquista ou proximidades, que passaram por cuidados intensivos neonatais. Observou-se a prevalência de mães que realizaram ≤ 6 consultas pré-natal, sendo o parto cesária o mais prevalente. Houve predomí­nio de lactentes do sexo feminino, com Idade Gestacional (IG) moderada e média de Apgar de 6,3 (±1,9) no 1º e 7,9 (±1,2) no 5º minuto. Evidenciou-se que quanto maior a IG, menor é o tempo de internamento em igual proporção. Na avaliação da escala, predominou o desenvolvimento motor normal, com apresentação de desenvolvimento atí­pico na 3ª avaliação. Longos perí­odos de internamento podem repercutir negativamente no desenvolvimento neuropsicomotor do lactente, podendo apresentar atraso nas habilidades motoras futuras, sendo a AIMS eficaz no acompanhamento de prematuros.Palavras-chave: desenvolvimento infantil, prematuro, saúde pública.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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