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Enregistrement W4205322387 · doi:10.2478/slgr-2021-0039

The Comparison of Three Assessment Scales in a Neonatal Unit in Poland

2021· article· en· W4205322387 sur OpenAlexaboutno aff
Aleksandra Tabaczyńska, Roksana Malak, Brittany Fechner, Ewa Mojs, Włodzimierz Samborski, Ewa Baum

Notice bibliographique

RevueStudies in Logic Grammar and Rhetoric · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineApgar scoreGestationBirth weightObstetrics and gynaecologyPediatricsScale (ratio)PsychologyObstetricsPregnancyGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this study was to analyse the relationship between the following three assessments: the Neonatal Behavioral Assessment Scale (NBAS), the Alberta Infant Motor Scale (AIMS), and the General Movement Assessment (GMA). 29 patients from the neonatal unit of the Gynecology and Obstetrics Clinical Hospital were examined. The study was conducted between feedings by a person properly trained in the use of the NBAS, the AIMS, and the GMA. The average postmenstrual age of the examined newborns was 35.6 weeks. The average week of gestation was the 29 th , the average birth weight was 1469 g, and the Median Apgar score in the fifth minute of life was 7. A relationship was found between the AIMS and the NBAS. It was concluded that the Neonatal Behavioral Assessment Scale and the Alberta Infant Motor Scale may be used to determine the motor development of preterm infants. Moreover, it is advisable to use more than one assessment method in order to adjust the intervention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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