Comportamiento motor de bebés prematuros de bajo peso y muy bajo peso al nacer
Bibliographic record
Abstract
Este estudio tiene el proposito de comprobar la diferencia de comportamiento motor entre bebes prematuros de bajo peso (BP) y muy bajo peso (MBP) en sus primeros 8 meses de vida y de evaluar sus comportamientos motores en las distintas franjas etarias. Participaron del estudio 41 bebes BP (2499 a 1500g) y 22 bebes MBP (1499 a 1000g). Los grupos fueron divididos segun las franjas etarias de RN-1 mes, 2-4 meses y 5-8 meses de edad, y su comportamiento motor fue evaluado segun la puntuacion y el percentil de Alberta Infant Motor Scale (AIMS). Para comprobar la diferencia de comportamiento motor entre las franjas etarias (RN a 1 mes, 2-4 meses y 5-8 meses) en cada grupo independientemente se utilizo el test Kruskall-Wallis, y para comprobar la diferencia entre los grupos (BP y MBP) en cada franja etaria se utilizo el test Mann-Whitney (p≤0,05). Se mostro una diferencia significativa entre estos grupos tanto en la puntuacion (p=0,011) cuanto en los percentiles (p=0,010), en las franjas etarias de 2-4 y de 5-8 meses (p=0,017; p=0,013, respectivamente). Al comparar los bebes de 0-1 mes y los de 2-4 meses se concluyo que las mayores puntuaciones entre los grupos BP (p=0,000) y MBP (p=0,001) y los menores percentiles (p=0,003) en el grupo MBP que tiene 2-4 meses. Ya entre los de 0-1 mes y de 5-8 meses obtuvieron las mayores puntuaciones (p=0,000; p=0,000) y con los de 5-8 meses los menores percentiles (p=0,005; p=0,000), asi como entre los de 2-4 y de 5-8 meses obtuvieron mayor puntuacion (p=0,000; p=0,000) y los de 5-8 meses menor percentil (p=0,006; p=0,004). Se concluyo que el peso al nacer muestra una importante resonancia para el desarrollo motor de bebes prematuros y que retrasos pueden ser mas visibles en edades mas avanzadas.
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 | 0.001 | 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".