Diagnóstico precoce de anormalidades no desenvolvimento em prematuros: instrumentos de avaliação
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Revisar criticamente os instrumentos de avaliação mais utilizados na atualidade na literatura para triagem e identificação precoce de anormalidades no desenvolvimento em crianças. FONTES DOS DADOS: Foi realizado um levantamento bibliográfico nas bases de dados no SciELO, plataforma CAPES, PubMed e Google Scholar, com os unitermos "prematuridade", "atraso no desenvolvimento", "paralisia cerebral", "diagnóstico precoce" e "testes de avaliação". SÍNTESE DOS DADOS: Foram listados 455 títulos, sendo selecionados para esta revisão 174 artigos com base em título, relevância temática e resumo. Apenas artigos originais, disponíveis em meio eletrônico, a partir de 1985, com informação sobre a construção, aplicabilidade e propriedades psicométricas dos testes foram usados. CONCLUSÕES: Os testes de triagem podem acelerar o início da intervenção precoce e facilitar o desenvolvimento futuro destas crianças. Vários instrumentos são utilizados para este fim, dentre eles destacam-se, nas pesquisas nacionais, o teste DENVER II e o Alberta Infant Motor Scale. O Movement Assessment of Infant também emerge como teste de triagem utilizado em nosso país. Além desses, dois outros testes são indicados na literatura mundial por sua alta sensibilidade e especificidade em idades precoces: Test of Infant Motor Performance e General Movements.
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 | 0.037 | 0.134 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".