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Enregistrement W3089490235 · doi:10.22478/ufpb.2317-6032.2020v24n3.51649

[ID 51649] A INFLUÊNCIA DAS PRÁTICAS MATERNAS NO DESENVOLVIMENTO MOTOR DE CRIANÇAS PREMATURAS

2020· article· pt· W3089490235 sur OpenAlexaboutno aff
Mayra Nathu Lodi, Fernanda Trubian, Caroline Cenci Sangali, Laura C. Rodrigues, Raquel Saccani

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Ciências da Saúde · 2020
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Avaliar a influência das práticas maternas no desenvolvimento neuropsicomotor de crianças prematuras cadastradas no Ambulatório de Alto Risco do Centro Clínico da Universidade de Caxias do Sul. Metodologia: Participaram do estudo 74 crianças prematuras de 0 a 12 meses de idade corrigida, as quais foram avaliadas por meio da Alberta Infant Motor Scale (AIMS). Para análise dos dados foi utilizada estatística descritiva e o teste do Qui-quadrado de Pearson (p=0,05). Resultados: Os resultados do estudo mostraram que 77% das crianças eram cuidadas pela mãe, poucas frequentavam a creche e a maioria permanecia pouco tempo na postura prono. O escore e o percentil médio da amostra foi de 14,81 (DP=9,50) e 37,18 (DP=26,674), classificando 44,6% da amostra com desenvolvimento motor atípico para a idade e 55,4% com desempenho adequado. Observou-se significância estatística na associação entre a categorização de desempenho da criança com o grau de escolaridade materna (Chi2=5,273; p=0,02) e o principal cuidador (Chi2=4,442; p=0,035). Conclusão: Constatou-se que os fatores ambientais geram importante impacto nas aquisições motoras de crianças prematuras, principalmente o nível de escolaridade materna e a frequência da criança na creche.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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