Factores sociodemográficos asociados al desarrollo motor en niños de un plan madre canguro
Bibliographic record
Abstract
Introducción. La población con prematuridad o bajo peso al nacer requiere de planes de atención que reconozcan los factores sociodemográficos influyentes en su pronóstico.Objetivo. Comprobar la asociación de los factores sociodemográficos en el desarrollo motor de niños con prematurez o bajo peso al nacer.Materiales y métodos. Se contó con una población de 49 infantes con prematurez o bajo peso al nacer, se evaluó su desarrollo motor con la Escala Motora del Infante de Alberta (EMIA) y se relacionó su estado con los aspectos sociodemográficos reportados por la madre.Resultados. El 82% de los niños presentó atraso en su desarrollo motor, determinado por la diferencia entre la edad motora puntuada a través de la EMIA y la edad cronológica en los niños nacidos a término; para los niños nacidos pretérmino se usó la edad corregida. La población se dividió en tres grupos según la edad de los niños: de 0 a 4 meses, de 5 a 7 meses, y mayores de 7 meses; se calculó la diferencia de promedio de retraso motor según el estrato, la edad, la ocupación y el nivel educativo de la madre, y se encontró mayor retraso motor para los niños cuyas madres son menores a 25 años (p<0.05).Conclusión. La edad de la madre se asoció con el desarrollo motor de infantes con prematurez o bajo peso al nacer en el grupo de 4 a 7 meses.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.003 | 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".