INSTRUMENTOS DE AVALIAÇÃO DO DESENVOLVIMENTO NEUROMOTOR UTILIZADOS NO RECÉM-NASCIDO PREMATURO EM UMA UNIDADE DE CUIDADOS INTERMEDIÁRIOS NEONATAL CONVENCIONAL
Bibliographic record
Abstract
INTRODUCAO: O prematuro possui um maior risco de nao se desenvolver de forma adequada, tendo em vista a imaturidade de seus orgaos e sistemas acreditamos que e importante o conhecimento dos recursos disponiveis, para poder fazer escolhas apropriadas e aplicar corretamente os instrumentos dentro de uma UCINCo (Unidades de Cuidados Intermediarios Neonatal Convencional), responsaveis pelo cuidado de recem-nascidos que apos alta ainda necessitem de cuidados complementares, em caso de desconfortos respiratorios leves. Alguns objetos de avaliacao do RNPT(recem-nascido pre-termo) surgirao ao decorrer desse estudo com suas aplicacoes e definicoes. OBJETIVO: Realizar uma revisao sobre os principais instrumentos de avaliacao do desenvolvimento neuromotor utilizados no RNPT em uma UCINCo. METODOLOGIA: Foi realizada uma pesquisa de revisao bibliografica nas bases de dados eletronicos Lilacs, MedLine, Google Academicos e SciElo, atraves da consulta dos descritores: prematuridade, desenvolvimento e avaliacao, incluindo artigos cientificos nacionais e internacionais publicados no periodo de 2004 a 2014 que se referiam ao tema proposto. RESULTADOS: Foram encontrados quatro instrumentos de avaliacao sao eles: Alberta Infant Motor Scale (AIMS), Test of Infant Motor Performance (TIMP), Dubowitz Neurological Examination of the Full-term Newborn (DUBOWITZ), Neonatal Intensive Care Unit Neurobehavioral Network Scale (NNNS), sendo apenas a AIMS validada no Brasil. CONCLUSAO: Cada instrumento abordado no presente estudo mostrou especificidades, onde o examinador teve como criterios de elegililidade objetivos, populacao e regiao a ser avaliada.
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 | 0.016 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".