COMPARAÇÃO DO DESENVOLVIMENTO NEUROMOTOR DE LACTENTES PREMATUROS COM E SEM HEMORRAGIA PERI-INTRAVENTRICULAR
Bibliographic record
Abstract
Introdução: lactentes pré-termo podem apresentar imaturidade funcional por não completar o desenvolvimento intrauterino, assim como complicações neurológicas relacionadas a Hemorragia Peri-intraventricular (HPIV). Sendo assim, tanto a prematuridade quanto a presença de HPIV influenciam diretamente no desenvolvimento motor do lactente, gerando atrasos nas aquisições ou até mesmo habilidades atípicas. Objetivo: avaliar e comparar o desenvolvimento neuromotor grosso dos lactentes prematuros com e sem diagnóstico de HPIV. Métodos: foi realizado um estudo prospectivo, transversal e avaliativo. A amostra foi por conveniência composta por 20 lactentes de 0 a 18 meses, prematuros com e sem diagnóstico de HPIV conforme os critérios de inclusão. Os lactentes foram avaliados por uma ficha estruturada e pela escala de desenvolvimento Alberta Infant Motor Scale (AIMS), nas posturas prono, supino, sentado e em pé. Resultados: foi observado que lactentes com diagnóstico de HPIV obtiveram menor pontuação na escala AIMS, assim como a relação entre menor peso e a idade gestacional com a menor pontuação da escala, independentemente do grupo. Ademais, verificou correlação negativa entre menor peso e menor a idade gestacional quanto à presença de hemorragia cerebral. Conclusões: lactentes prematuros com diagnóstico de hemorragia cerebral apresentam maior atraso no desenvolvimento neuromotor grosso quando comparado com aqueles sem diagnóstico de HPIV. Da mesma forma, a idade e o peso estão diretamente relacionados com o atraso do desenvolvimento motor normal e presença de HPIV.
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 | 0.004 |
| 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".