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Factores sociodemográficos asociados al desarrollo motor en niños de un plan madre canguro

2016· article· es· W2602389387 on OpenAlexaboutno aff
Adriana Lucía Castellanos Garrido, Margareth Lorena Alfonso-Mora, María Alejandra Sánchez-Vera, Xiomara Bejarano-Marín

Bibliographic record

VenueRevista de la Facultad de Medicina · 2016
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicInfant Development and Preterm Care
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.647
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.271 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2016
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