CARACTERIZAÇÃO DE VARIÁVEIS CLÍNICAS E DO DESENVOLVIMENTO MOTOR DE RECÉM-NASCIDOS PREMATUROS
Bibliographic record
Abstract
A Organização Mundial de Saúde considera prematuro aquele nascido com idade gestacional entre 20 a 37 semanas. Com os avanços tecnológicos existentes nas Unidades de Terapia Intensiva Neonatal, têm-se maior sobrevida destes, que apresentam desenvolvimento neuromotor inferior aos recém-nascidos a termo. Este estudo objetivou caracterizar o desenvolvimento motor e variáveis clínicas de prematuros nascidos em um hospital público. Trata-se de um estudo misto. A pontuação na Escala Motora Infantil de Alberta, peso ao nascimento, idade gestacional, tempo de internação na Unidade de Terapia Intensiva Neonatal e Apgar de 1o e 5o minuto de prematuros com idade corrigida entre 0 e 18 meses foram coletadas dos prontuários entre maio de 2013 a abril de 2014. Para análise estatística, utilizou-se o teste do Qui-Quadrado (nível de significância p<0,05). Foram incluídos 267 prematuros, com mediana de idade gestacional de 32(30 - 33) semanas, de tempo de internação de 35 (25 - 58,5) dias e de peso médio de 1430 (11-75 - 1690) gramas.Encontramos em 10,49% das crianças o Apgar no 5o minuto inferior a 7. Verificou-se que 36,89% dos prematuros entre 0 e 5 meses, 39,6% entre 06 e 12 meses e 23,5% entre 13 e 18 meses estavam com riscos ou atrasos motores evidentes. Não foi observada correlação entre o Apgar do 5o minuto e o desenvolvimento motor. A maioria das crianças entre 06 e 12 meses apresentaram risco para atrasos motores, justificando a importância do seguimento de prematuros em serviços de referência mesmo após o primeiro ano de vida.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.001 | 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".