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Enregistrement W4394446322 · doi:10.6084/m9.figshare.20015523

Parental intervention improves motor development in infants at risk: case series

2022· dataset· en· W4394446322 sur OpenAlexaboutno aff
Fabiane Elpídio de Sá, Natália Paz Nunes, Edna Jéssica Lima Gondim, Ana Karine Fontenele de Almeida, Ana Júlia Couto de Alencar, Kátia Virgínia Viana Cardoso

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeries (stratigraphy)Intervention (counseling)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Early intervention based on parental activities promotes cognitive, physical, social, and emotional development, which are determinants for the child’s health. However, studies about early intervention with parental education are scarce. The objective of this study was to analyze the effect of parental intervention in the motor development of infants. This is a case series, longitudinal, and interventional study, with 100 infants at risk, aged 0-18 months. Motor development of infants was assessed by the Alberta Infant Motor Scale, and the parents received information about positioning and exercises depending on the child’s motor score. Risk factors were not related to infants’ motor development. However, these risk factors were related to gestational age, which was related to motor development. After parental early intervention, the sample frequency increased from 45% to 69% in the group of children with normal motor development. Frequency was reduced from 55% to 31% in the group with delayed development. Prenatal and/or perinatal risk factors can cause prematurity, and consequently, delays in children’s motor development. For these infants, early intervention protocols with parental education are effective to stimulate a normal motor development of children at risk in follow-up in outpatient clinics.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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