[ID 51649] A INFLUÊNCIA DAS PRÁTICAS MATERNAS NO DESENVOLVIMENTO MOTOR DE CRIANÇAS PREMATURAS
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar a influência das práticas maternas no desenvolvimento neuropsicomotor de crianças prematuras cadastradas no Ambulatório de Alto Risco do Centro Clínico da Universidade de Caxias do Sul. Metodologia: Participaram do estudo 74 crianças prematuras de 0 a 12 meses de idade corrigida, as quais foram avaliadas por meio da Alberta Infant Motor Scale (AIMS). Para análise dos dados foi utilizada estatística descritiva e o teste do Qui-quadrado de Pearson (p=0,05). Resultados: Os resultados do estudo mostraram que 77% das crianças eram cuidadas pela mãe, poucas frequentavam a creche e a maioria permanecia pouco tempo na postura prono. O escore e o percentil médio da amostra foi de 14,81 (DP=9,50) e 37,18 (DP=26,674), classificando 44,6% da amostra com desenvolvimento motor atípico para a idade e 55,4% com desempenho adequado. Observou-se significância estatística na associação entre a categorização de desempenho da criança com o grau de escolaridade materna (Chi2=5,273; p=0,02) e o principal cuidador (Chi2=4,442; p=0,035). Conclusão: Constatou-se que os fatores ambientais geram importante impacto nas aquisições motoras de crianças prematuras, principalmente o nível de escolaridade materna e a frequência da criança na creche.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.113 | 0.021 |
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".