Desenvolvimento motor de prematuros nascidos abaixo de 2.500g no primeiro ano de vida: interferência do crescimento infantil
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: verificar se há relação entre o desenvolvimento motor e o crescimento infantil de crianças nascidas prematuras abaixo de 2.500 g até os 12 meses de idade corrigida. Métodos: Pesquisa descritiva e observacional, de caráter associativo e delineamento transversal, com 85 prematuros até 12 meses e peso ao nascer abaixo de 2.500g. Retirou-se do prontuário informações das características biológicas e ambientais da criança. Para o desenvolvimento motor, foi utilizada a Alberta Infant Motor Scale (AIMS) e para avaliar o crescimento, as informações foram colocadas em gráficos de referência da Organização Mundial da Saúde. Na análise de dados, utilizou-se teste de Correlação de Pearson e teste de Qui Quadrado de Pearson (nível de significância foi p<0,05). Resultados: O peso (p=0,001) e IMC (p< 0,0001) demonstraram correlação moderada e significativa com o percentil de desempenho motor dos bebês. Ademais, as associações dos indicadores de crescimento com as categorias de desempenho motor também foram significativas, tanto em peso (p=0,01) quanto em IMC (p=0,04). A estatura demonstrou correlação mais baixa, porém significativa (0,05) com a categorização de desempenho motor. Conclusão: Observa-se forte relação entre o crescimento infantil e o desenvolvimento motor de crianças prematuras. Foi demonstrado que os indicadores antropométricos de peso e IMC tiveram importantes interações com o desenvolvimento motor das crianças.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 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".