O peso elevado pode influenciar o desenvolvimento motor da criança de zero a dois anos?
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A obesidade/sobrepeso pode interferir na aquisição das habilidades motoras do lactente, o qual, na tentativa de buscar mecanismos de adaptações tem o seu desenvolvimento motor alterado. Objetivos: Verificar se o peso elevado para a idade interfere no desenvolvimento motor da criança de zero a dois anos de idade e, se há diferença do desenvolvimento entre meninos e meninas. Materiais e Métodos: Participaram do estudo 43 lactentes de zero a dois anos, divididos em dois grupos: Grupo com peso elevado para a idade (GE) e Grupo de comparação (GC). Todos foram avaliados por meio da “Escala Motora Infantil de Alberta”. A análise dos dados foi realizada por meio de estatística descritiva, com frequências relativas e absolutas, média e desvio padrão. Para verificar a normalidade das variáveis aleatórias utilizou-se o teste Kolmogorov-Smirnov, e considerando a normalidade dos dados, foi aplicado o teste t-Student para amostras independentes. Em todos os casos, considerou-se um nível de significância de 5% (p<0,05). Resultados: Verificou-se diferença estatisticamente significativa entre o GE e o GC para as seguintes variáveis: Índice de Massa Corpórea (p=0,000), peso para a idade (p=0,002), e déficit no desenvolvimento motor observado nas crianças com peso elevado (p=0,039). Não houve diferença estatisticamente significativa para o desenvolvimento motor entre meninos e meninas em ambos os grupos. Conclusão: Os resultados confirmam que o peso elevado, entre zero a dois anos de idade, pode interferir negativamente no desenvolvimento motor. Assim, é necessário monitorar o desenvolvimento dessas crianças, orientar e intervir precocemente para minimizar e prevenir as possíveis alterações.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".