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Enregistrement W4387949665 · doi:10.11606/s1518-8787.2023057004991

Early motor development: risk factors for delay in a population study in Southern Brazil

2023· article· en· W4387949665 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Carolina Zago, Jéssica Puchalski Trettim, Bárbara Borges Rubin, Carolina Coelho Scholl, Fernanda Teixeira Coelho, Fernanda Ulguim, Luísa Mendonça de Souza Pinheiro, Mariana Bonati de Matos, Ricardo Tavares Pinheiro, Luciana de Ávila Quevedo

Notice bibliographique

RevueRevista de Saúde Pública · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésBayley Scales of Infant DevelopmentToddlerMotor skillLow birth weightMedicineBirth weightPediatricsPopulationChild developmentPsychologyEnvironmental healthPsychomotor learningDevelopmental psychologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess risk factors associated with motor development delay at three months of age. METHODS: Cross-sectional study with mothers and their three-month-old babies in Southern Brazil. The Bayley-III Scale of Infant and Toddler Development (BSID-III) and the Alberta Infant Motor Scale (AIMS) were used to assess motor development. RESULTS: We evaluated 756 mothers and their three-month-old babies. The overall mean motor development assessed by the BSID-III and the AIMS was 104.7 (SD 13.5) and 55.4 (SD 25.4), respectively. When assessed by the BSID-III, the lowest motor development scores were among babies born by cesarean delivery (p = 0.002), prematurely (p < 0.001), and with low birth weight (p < 0.001). When assessed by the AIMS, babies born prematurely (p = 0.002) and with low birth weight (p=0.004) had the lowest motor development means. After a cluster analysis, we found that babies born by cesarean delivery, with low birth weight, and prematurely had more impaired motor development compared with children born without any risk factors. CONCLUSION: Identifying risk factors allows the implementation of early interventions to prevent motor development delay and, therefore, reduce the probability of other future problems.

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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