Desenvolvimento e crescimento de uma coorte de recém-nascidos prematuros de muito baixo peso ao nascer comparados aos de recém-nascidos de termo saudáveis
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: Recém-nascidos prematuros são considerados vulneráveis às complicações da prematuridade, incluindo o insulto neurológico e os déficits a longo prazo no crescimento e no desenvolvimento. Objetivo: Investigar o desenvolvimento psicomotor e o crescimento de crianças prematuras, nascidas com muito baixo peso, aos 8 e 18 meses de idade corrigida, comparando com seus pares nascidos de termo; e verificar a relação do crescimento com os resultados do desenvolvimento. Método: Estudo de coorte prospectivo, incluindo 83 recém-nascidos com peso de nascimento≤1500g e idade gestacional≤32 semanas, e um grupo controle de 52 crianças nascidas de termo saudáveis. A Alberta Infant Motor Scale (AIMS) e a Escala Brunet-Lèzini (EBL) foram utilizadas para avaliar o desenvolvimento aos 8 e 18 meses de idade (corrigida para a prematuridade - ICo). Medidas antropométricas foram coletadas para avaliar o crescimento nas duas faixas etárias. Resultados: Aos 8 meses de ICo, os prematuros pontuaram significativamente inferior no escore bruto da AIMS (p=0,001). Aos 18 meses, pontuaram significativamente inferior na subescala em pé da AIMS (p=0,040) e apresentaram pobre desenvolvimento psicomotor na EBL (p=0,006). O estado nutricional apresentou diferenças significativas entre os grupos, nas duas faixas etárias (p<0,001). Ocorreu correlação positiva do estado nutricional dos prematuros com a AIMS (r=0,395; p<0,001) e com a EBL (r=0,346; p<0,01) aos 8 meses de ICo; e do perímetro cefálico com a AIMS (r=0,282; p<0,05) aos 18 meses de ICo. Conclusões: Crianças prematuras, nascidas com muito baixo peso, aos 8 e 18 meses de ICo, apresentaram diferenças significativas no desenvolvimento e no padrão de crescimento, quando comparadas aos seus pares de termo. Os resultados demonstram o impacto do crescimento junto ao desenvolvimento, reforçando a importância do acompanhamento multidisciplinar dessa população de risco.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».