Concordância entre escalas de triagem e diagnóstico do desenvolvimento motor no sexto mês de vida
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Verificar o grau de concordância entre uma escala de triagem e uma de diagnóstico do desenvolvimento motor de lactentes no sexto mês de vida, estabelecendo o ponto de corte mais apropriado para triagem. MÉTODOS: Estudo seccional, incluindo recém-nascidos a termo, com idade gestacional entre 37 e 41 semanas, assintomáticos, que receberam alta da maternidade 2 dias após o nascimento, residentes na região de Campinas. Foram excluídas síndromes genéticas, malformações, infecções congênitas, internações em unidade de terapia intensiva e baixo peso ao nascimento. Os instrumentos de avaliação foram: Alberta Infant Motor Scale (AIMS) e Bayley Scales of Infant Development II (BSID-II). Para a AIMS, foram utilizados dois pontos de corte, percentil 5 ou 10 e, para as BSID-II, foi utilizada a classificação dos lactentes na escala motora conforme a pontuação do index score (IS): desempenho inadequado (IS < 85, abaixo de menos 1 desvio padrão da média) ou desempenho adequado (IS > 85, maior ou igual a menos 1 desvio padrão da média). RESULTADOS: A amostra foi constituída por 43 lactentes. Seis lactentes (14,00%) apresentaram desempenho motor inadequado. Considerando a classificação motora das BSID-II e o percentil 5 da AIMS, obteve-se sensibilidade = 100%, especificidade = 78,37%, acurácia = 81,39%, índice kappa = 0,50 e p < 0,001; considerando a classificação motora das BSID-II e o percentil 10 da AIMS, obteve-se sensibilidade = 100%, especificidade = 48,64%, acurácia = 55,81%, índice kappa = 0,20 e p = 0,025. CONCLUSÕES: Os resultados sugerem boa concordância entre os instrumentos de avaliação no sexto mês. A melhor combinação para os parâmetros analisados é a utilização do percentil 5 da AIMS.
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 | 0.002 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".