[ID 57466] AVALIAÇÃO DO DESENVOLVIMENTO MOTOR DE CRIANÇAS NASCIDAS PREMATURAS: IMPACTO DE FATORES DE RISCO MATERNOS
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.195 | 0.036 |
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".