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Enregistrement W7120497374

A influência da hemorragia intracraniana grau I e grau II no desempenho motor de crianças prematuras e de baixo peso

2023· article· pt· W7120497374 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Paula Simon Foppa, Nayara Engmann Duarte

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2023
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotor activityBody weightStatistical analysisWeight gain
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivos: Analisar se os graus I e II de hemorragia intracraniana interferem no desempenho motor de crianças prematuras e de baixo peso, com faixa etária de 0 a 1 ano. Materiais e Métodos: Estudo descritivo, observacional com delineamento transversal, com crianças com diagnóstico documentado de hemorragia intracraniana (HIC). Foram utilizados dois questionários para caracterização da amostra e os participantes foram avaliados através da escala da Alberta Infant Motor Scale (AIMS) na versão brasileira. Na análise dos dados, utilizou-se o programa SPSS 17.0, para descrição da estatística descritiva e para as associações o teste qui-quadrado de Pearson (p≤ 0,05). Resultados: Partiu-se de um banco total de 278 crianças prematuras e de baixo peso, destas 43 possuíam diagnóstico de Hemorragia Intracraniana confirmado. Foram selecionadas 37 crianças, sendo 23 com HIC grau I e 14 com HIC grau II. Destaca-se a prevalência de bebês muito prematuros (28 a 3 semanas), com muito baixo peso (<1500g), a prevalência de famílias onde a renda mensal está em 1,5 salários-mínimos e escolaridade, em sua maioria, de ensino médio completo. Conclusão: Não observou-se relação entre a escolaridade dos pais e a renda e o desempenho motor das crianças. [resumo fornecido pelo autor]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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