Influência do uso da rede de descanso no desempenho motor de lactentes nascidos a termo
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar a influência do uso da rede de descanso sobre o desenvolvimento neuromotor de lactentes nascido a termo aos seis meses de idade. Método: Foram incluídos 26 lactentes, nascidos a termo, de parto único e com peso > 2500g, 19 foram inseridos no grupo que faziam uso da rede de descanso e sete foram incluídos no grupo que não faziam uso da rede de descanso. Os 26 lactentes estavam com seis meses de idade quando tiveram seu desenvolvimento neuromotor avaliado por meio da Alberta Infant Neuromotor Scale. Todas as avaliações foram registradas em vídeo-gravações e as performances neuromotoras foram reavaliadas e pontuadas por dois avaliadores capacitados e cegos ao estudo. Resultados: O desenvolvimento neuromotor dos lactentes que fazem uso da rede apresentou pior escore quando comparado ao desenvolvimento neuromotor dos lactentes que não fazem uso da rede (p < 0,03). Dentre as quatro posturas avaliadas na AIMS a postura em pé foi à única que apresentou diferença estatisticamente significativa entre os dois grupos (p < 0,01). Na análise de correlação, a idade da mãe apresentou relação negativa (r = -0,42; p < 0,03;) e o valor de Apgar no 1º minuto relação positiva com o desenvolvimento neuromotor (r = 0,49; p < 0,05;). Conclusão: Os lactentes que fazem uso da rede de descanso apresentam um desenvolvimento neuromotor mais lento quando comparado ao desenvolvimento de lactentes de mesma idade que não fizeram uso da rede de descanso.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".