AVALIAÇÃO DO DESENVOLVIMENTO MOTOR DE PRÉ-TERMOS ATRAVÉS DA ESCALA MOTORA INFANTIL DE ALBERTA
Bibliographic record
Abstract
Sabendo que o número de partos prematuros tem aumentado adjunto com morbidades adquiridas decorrentes deste processo, este estudo trouxe como objetivo avaliar o desenvolvimento motor de pré-termos através da Escala Motora Infantil de Alberta. Realizou-se um estudo transversal, envolvendo 6 recém-nascidos prematuros oriundos de um Hospital Materno Infantil do Extremo Sul Catarinense, com idade gestacional inferior a 37 semanas, de 0 a 18 meses de vida e apresentando ausência de distúrbios neurológicos. Os pré- termos estudados quando avaliados pela AIMS observou-se que 3 (33,3%) crianças tiveram escores total de 5 TH (atraso motor evidente), 1 (16,7%) criança de 10 a 50 TH (sinais de risco para atraso motor), 1 (16,7%) criança de 50 a 90 TH (desenvolvimento motor favorável) e 1 (16,7%) das crianças acima de 90 TH (desenvolvimento motor pleno). Portanto a AIMS se mostrou efetiva para identificar atrasos motores em crianças prematuras com até 18 meses de idade corrigida e também se sugere a utilização de instrumentos de avaliação como as escalas na conduta do Fisioterapeuta, pois as alterações no desenvolvimento motor por muitas vezes não são visíveis sem a utilização das mesmas.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".