Sazonalidade e fatores de risco associados ao desenvolvimento motor de lactentes nascidos a termo
Bibliographic record
Abstract
Resumo Introdução Diferentes fatores afetam o desenvolvimento motor no primeiro ano de vida, tendo sido pouco estudada a interferência da variação sazonal. Objetivo Investigar a influência da sazonalidade e de fatores de risco e proteção para o desenvolvimento motor de lactentes nascidos a termo, aos 7 e 10 meses de idade. Método Foram incluídos no estudo lactentes a termo (N=174) que vivenciaram os marcos de desenvolvimento referentes ao 2º e 3º trimestres no período de verão ou de inverno. Prontuários, entrevistas, e a Alberta Infant Motor Scale foram utilizados. Resultados A aquisição do sentar-se e engatinhar foi mais tardia nos grupos pós-inverno (p < 0,001). Quanto aos grupos de risco e sem risco para o desenvolvimento motor, observou-se, aos 7 meses, menor prevalência de planejamento da gravidez (p=0,015), menor tempo de aleitamento materno exclusivo (p=0,004) e de amamentação (p=0,012) no grupo com risco. Aos 10 meses, os lactentes do grupo de risco se caracterizaram pela menor idade gestacional (p=0,040), por serem filhos de mães mais velhas (p=0,020), maior número de irmãos (p=0,002), níveis mais elevados de pobreza (p=0,002) e maiores restrições de movimento (p=0,000). A regressão logística evidenciou que, aos 7 meses, o aleitamento materno foi a variável associada ao desenvolvimento motor, enquanto aos 10 meses, o número de filhos, a pobreza e a restrição de movimento do lactente explicaram a variação no desenvolvimento motor. Conclusão O clima frio não se mostrou um determinante isolado para o risco de atraso motor, variáveis ambientais foram mais influentes no modelo.
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) | 0.002 | 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".