A IMPORTÂNCIA DOS MICRONUTRIENTES NO DESENVOLVIMENTO NEUROCOGNITIVO DA GESTAÇÃO A INFÂNCIA
Bibliographic record
Abstract
O crescimento e desenvolvimento infantil é conceituado a fase mais importante da vida, esse período é influenciado por fatores ambientais e genéticos. Estudos mostram que uma nutrição pobre na infância apresenta resultados negativos no desenvolvimento cognitivo, propondo que a promoção de uma boa nutrição, pode beneficiar, comportamentos na infância. Com isso, o objetivo deste artigo foi verificar na literatura a importância dos nutrientes iodo, zinco, ferro, vitamina B12 e folato no desenvolvimento neurocognitivo da gestação a infância. As buscas foram realizadas nas bases de dados PubMed / Medline e no Web of Science usando os descritores: “micronutrients and neurocognitive development” e “vitamin b12”, “zinc”, “iron”, “iodine” e “folate“ associado a “neurocognitive development”, nos últimos 5 anos. Seis estudos foram selecionados para esta revisão, estes analisaram a interferência de determinados micronutrientes no desenvolvimento neurocognitivo de crianças. Sendo que em cinco destes, relacionados ao iodo, vitamina B12 e folato, os resultados demostraram relação positiva com o desenvolvimento neurocognitivo de crianças, e um estudo relacionado a vitamina B12 não observou relação da função cognitiva com a suplementação dessa vitamina. Quanto ao Ferro e Zinco não se identificou nenhum estudo. Pode-se inferir que nos últimos anos poucos estudos têm examinado o impacto do estado de micronutrientes no desenvolvimento neurocognitivo, apesar de alguns serem essenciais para o adequado desenvolvimento. Assim, mais pesquisas são recomendadas para investigar a dose ideal para causar efeitos preventivos sobre a função cognitiva. Palavra-chave: Neurocognitivo, Minerais, Vitaminas.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 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".