Desempenho motor e sensorial de lactentes com e sem síndrome de Down: estudo piloto
Bibliographic record
Abstract
O estudo visou avaliar o desempenho motor e sensorial de lactentes com e sem síndrome de Down (SD) aos seis meses de vida. Foram avaliados oito lactentes, sendo quatro com SD e quatro típicos, com 24 semanas de vida. Para verificar o desempenho motor foi utilizada a escala motora infantil de Alberta (AIMS), nas posturas supina, prona, sentada e em pé. O desempenho sensorial foi avaliado por meio de entrevista com o cuidador da criança utilizando o perfil sensorial infantil ITSP (infant/toddler sensory profile), que classifica comportamentos sensoriais como de"baixo registro" (dificuldade em registrar estímulos sensoriais), busca de estímulos, excessiva sensibilidade a estímulos e comportamentos de evitar estímulos. Os resultados no ITSP mostram que os lactentes com SD obtiveram piores escores em baixo registro, possivelmente por apresentarem altos limiares neurológicos, demorando mais para responder aos estímulos. Na AIMS os lactentes com SD tiveram um desempenho inferior quando comparados aos típicos na subescala prono, o que pode advir de dificuldades no controle postural e antigravitacional. Não foi encontrada correlação entre os escores do ITSP e da AIMS. Os resultados sugerem que os lactentes com SD podem se engajar com menos freqüência em atividades de interação com o ambiente, tanto por dificuldade em registrar estímulos cotidianos (como diferentes sons e pessoas), quanto por dificuldade em explorar o meio utilizando habilidades motoras.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".