Intervenção cognitivo-motora no ambiente hospitalar: impacto no desenvolvimento motor e cognitivo de infantes com fibrose cística
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Em períodos de internação, as experiências vividas pelas crianças podem se mostrar desfavoráveis ao desenvolvimento. Programas interventivos compensatórios podem minimizar esses riscos. Objetivo: Analisar o impacto de uma intervenção cognitivo-motora no desenvolvimento cognitivo e motor de bebês hospitalizados com diagnóstico de fibrose cística. Material e métodos: Participaram do grupo interventivo (GI) seis bebês com diagnóstico de fibrose cística internados em unidade pediátrica de um hospital universitário. O grupo controle foi composto por bebês saudáveis pareados com o GI por idade gestacional, idade, sexo e renda familiar. Os dois grupos foram avaliados com a Alberta Infant Motor Scale (AIMS) no pré- e pós-intervenção; e, a Bayley Scales of Infant Development (BSID-III) foi utilizada para avaliar os bebês do GI. Resultados: O GI apresentou escores motores inferiores ao GC no pré-intervenção e desenvolvimento semelhante no pós-intervenção. Mudanças positivas e significantes foram observadas para o GI no desenvolvimento motor amplo (AIMS: p = 0,026; BSID-III: p = 0,042) e fino (BSID-III: p = 0,043), bem como no percentil de desenvolvimento motor (AIMS: p = 0,043). Conclusão: O impacto da intervenção no ambiente hospitalar foi positivo para o desenvolvimento motor e cognitivo dos bebês com fibrose cística, potencializando e prevenindo descontinuidade no desenvolvimento motor e cognitivo.Palavras-chave: desenvolvimento infantil, fibrose cística, destreza motora, cognição.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".