Instrumentos utilizados para avaliação do desenvolvimento de recém-nascidos pré-termo no Brasil: revisão da literatura / Assessment tools utilized for the evaluation of preterm neonates in Brazil: literature review
Bibliographic record
Abstract
Os avanços tecnológicos na assistência ao neonato têm levado ao aumento da sobrevida dosrecém-nascidos pré-termo. Esse aumento tem gerado preocupação quanto ao desenvolvimento desses bebêse provocado interesse dos pesquisadores em investigar o desenvolvimento neuropsicomotor de crianças quenasceram prematuramente. Revisar a literatura brasileira para identificar os principais instrumentos utilizadospara avaliar o desenvolvimento de crianças nascidas pré-termo nos primeiro três anos de vida foi o objetivo destetrabalho. Foi realizado levantamento bibliográfico, nos anos de 1999 a 2011, nas bases de dados Lilacs e Scielo.Foram identificados 11 instrumentos de avaliação do desenvolvimento, sendo que, dos 24 artigos selecionadospara a revisão, a maioria (11; 45,83%) utilizou as escalas Alberta Infant Motor Scale (AIMS) (6; 54,5%) e oteste de triagem do desenvolvimento Denver II (TDD-II) (5; 45,5%). Há predomínio do uso de instrumentosreferenciados em normas, criados em outros países, sem validação para a criança brasileira. A revisão indicaa necessidade de mais pesquisas voltadas para a tradução e validação tanto dos testes importados como dosinstrumentos desenvolvidos no Brasil.http://dx.doi.org/10.4322/cto.2013.015
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 | 0.020 | 0.063 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| 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".