Influence of the risk factors on neuromotor development of preterm Infants on their first year of life
Notice bibliographique
Résumé
Este trabalho teve por objetivo avaliar a influência dos fatores de risco maternos, neonatais e ambientais sobre o desenvolvimento neuromotor de lactentes pré-termo que participaram do Programa de “Follow-up do Desenvolvimento do Bebê de Risco do Hospital Materno-Infantil” no primeiro ano de vida. A pesquisa contou com a participação de 40 bebês pré-termo de baixo peso, de ambos os sexos. As variáveis independentes analisadas pertenciam a diferentes níveis de determinação de atraso no desenvolvimento (fatores de risco reprodutivos, pré-natais, perinatais, neonatais e sócio-econômicos). Os lactentes foram avaliados com idade corrigida média de dois meses e 26 dias por meio do Teste of Infant Motor Performance (TIMP), e reavaliados com idade corrigida média de sete meses e dois dias por meio da Alberta Infant Motor Scale (AIMS). A análise foi realizada utilizando-se a estatística descritiva dos dados coletados, teste t Student e correlação linear. Dos 40 bebês avaliados ao longo do estudo, 25% apresentaram atraso neuromotor e 40% desenvolvimento limítrofe. Da amostra, 42% dos bebês do sexo masculino, 50% dos bebês cujas mães fizeram acompanhamento pré-natal por menos de seis consultas, 35% dos bebês com muito baixo peso de nascimento e 75% dos prematuros extremos apresentaram atraso neuromotor ao final do estudo. Este estudo reforça a característica multifatorial do desenvolvimento neuromotor e o conceito cumulativo de risco nos lactentes prematuros. Na amostra estudada, os bebês mais desfavorecidos acumularam fatores de risco que determinam maior chance de atraso no desenvolvimento neuromotor dos mesmos.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».