Follow-up do desenvolvimento motor de prematuros
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: a avaliação e intervenção motora possibilitam minimizar os atrasos no desenvolvimento motor de crianças prematuras. Objetivo: o objetivo deste estudo foi avaliar o desenvolvimento motor de crianças prematuras, de 0 a 12 meses de idade corrigida, após intervenção baseada em orientações aos pais. Metodologia: a amostra foi composta por 43 bebês nascidos prematuros e para avaliação do desempenho motor foi utilizada a Alberta Infant Motor Scale (AIMS), além de dois questionários qualitativos para identificação e controle dos fatores de risco. Foi utilizada estatística descritiva e os testes de Wilcoxon e McNemar para analisar as mudanças ao longo do tempo (p < 0,05). Resultados: através do follow-up, após as orientações aos pais, o número de bebês que apresentavam desempenho motor abaixo do esperado foi reduzido. Os percentis obtidos no desempenho motor nos dois momentos avaliativos indicam que houve melhora ao longo do tempo (p = 0,05), assim como os dados referentes à categorização (p = 0,04). Conclusões: é importante o acompanhamento e identificação da influência dos fatores de risco sobre os bebês para que medidas interventivas possam ser implementadas precocemente, sendo o modelo baseado em orientações um método de baixo custo e de fácil aplicabilidade em serviços públicos de saúde.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».