AVALIAÇÃO DA FUNÇÃO MOTORA GROSSA DE LACTENTES PRÉ-TERMO NOS PRIMEIROS ANOS DE VIDA ATRAVÉS DA ESCALA MOTORA INFANTIL DE ALBERTA
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A prematuridade é um significativo problema de saúde pública, em razão da sua alta predominância e do impacto considerável na mortalidade e morbidade infantil. Os lactentes ao nascer apresentam imaturidade no sistema nervoso central, a qual pode repercutir em suas habilidades motoras, psicossociais e cognitivas em curto a longo prazo. Sendo assim, é de grande importância que possíveis atrasos sejam detectados para que seja iniciado o programa de estimulação de forma precoce. Objetivo: Avaliar a Escala Motora Infantil de Alberta como ferramenta de detecção de possíveis atrasos motores relacionados à habilidade motora grossa, em lactentes pré-termo nos primeiros anos de vida. Metodologia: Foi realizada uma revisão integrativa da literatura nas seguintes bases de dados: PUBMED, SCIELO, LILACS, Biblioteca Virtual em Saúde e Science Direct para a busca dos artigos, com os descritores “Desenvolvimento motor”, “Prematuridade”, “Desenvolvimento infantil” e “Escala motora infantil de Alberta”, no período de 2014 a 2024, disponíveis nos idiomas português, inglês e espanhol. Resultados: Foram captados 8 artigos para análise da avaliação da função motora grossa de lactentes pré-termo nos primeiros anos de vida avaliados pela Escala Motora Infantil de Alberta. Conclusão: De acordo com os resultados obtidos no presente estudo, demonstram que os lactentes prematuros apresentam desempenho motor inferior a lactentes a termo, e que a AIMS tem capacidade discriminante para a avaliação e detecção clínica desses lactentes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».