Motor development’s curves of premature infants on the first year of life according to Alberta Infant Motor Scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: The motor trajectory of pre-term children is an important indicator of health during infancy, since alterations may be a signal for the need of professional intervention. Objective: To describe percentiles and motor development curves for Brazilian preterm infants in the first year of life, determining the reference values for categorization of motor performance assessed by the AIMS. Methods: Participated in this cross-sectional study 976 children born pre-term, newly-born to 12 months of corrected age. The Alberta Infant Motor Scale (AIMS) was used to assess participants’ motor development. The scores of the Brazilian norms were used as comparison criteria. Results: Children born pre-term showed lower scores compared to children born full-term indicating the need for a specific percentile curve for that population. The scores differentiated at P1 to P99 percentiles allowing for the categorization of children with typical development, at risk and with atypical development. At 0, 4, 8, 9, 10, 11 and 12 months an overlapping of extreme percentiles (P1, P5 and P10; P90, P95 and P99) was observed, but not in the other percentiles. Conclusion: The percentiles described indicate that preterm children presented lower motor performance than full-term children and AIMS has discriminant power for the clinical evaluation of these children. The developmental curves showed lower capacity for behavioral differentiation in the extreme percentiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».