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[ID 57466] AVALIAÇÃO DO DESENVOLVIMENTO MOTOR DE CRIANÇAS NASCIDAS PREMATURAS: IMPACTO DE FATORES DE RISCO MATERNOS

2021· article· pt· W3207644371 on OpenAlexaboutno aff
Fernanda Trubian, Mayra Nathu Lodi, Caroline Cenci Sangali, Laura de Moura Rodrigues, Raquel Saccani

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Ciências da Saúde · 2021
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicInfant Development and Preterm Care
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychologyMedicineHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivo: Avaliar o impacto dos fatores de risco maternos sobre o desenvolvimento motor infantil de bebês nascidos prematuros, de 0 a 12 meses de idade corrigida. Metodologia: Participaram 74 bebês nascidos prematuros, cadastrados no Ambulatório do Centro Clínico da Universidade de Caxias do Sul. Para avaliação do desenvolvimento motor dos bebês foi utilizada a Alberta Infant Motor Scale, além de dois questionários para controle de variáveis referentes a fatores de risco biológicos e ambientais. Foi utilizada estatística descritiva e o teste Chi² de Pearson (p=0,05). Resultados: A categorização de desempenho geral da amostra indicou que 14,9% das crianças foram classificadas com atraso para o desenvolvimento motor e 29,7% com suspeita de atraso. Ao associar o desempenho motor com os fatores de risco maternos, destaca-se que as crianças que receberam aleitamento materno apresentaram melhor desempenho motor (Chi²=3,69; p=0,05), onde apenas 37,1% (n=13) da amostra estava abaixo do esperado. Também foi observada associação significativa entre o grau de escolaridade da mãe do bebê e o desempenho motor (Chi²=5,27; p=0,02). Conclusão: Os achados deste estudo indicam que os fatores maternos podem impactar o desenvolvimento motor de bebês nascidos prematuros. A partir dos resultados encontrados, reforça-se a importância da intervenção, que deve ser iniciada precocemente, a fim de reverter ou minimizar atrasos motores.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.275 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2021
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