Desempenho visual e motor de lactentes acompanhados em um programa de seguimento de risco / Visual and motor performance of infants accompanied in a risk follow-up program
Bibliographic record
Abstract
A prematuridade é reconhecida como um dos maiores determinantes de morbimortalidade neonatal global, de forma que o lactente prematuro necessita ser acompanhado após a alta hospitalar por uma unidade de seguimento ambulatorial de risco, a fim de prevenir ou tratar qualquer alteração em seu desenvolvimento neuropsicomotor. Avaliar o desempenho visual e motor de lactentes acompanhados em um programa de Follow up/seguimento de risco. Este estudo tratou-se de uma série de casos, realizada com 10 lactentes selecionados no ambulatório de Follow up/seguimento de risco da Maternidade Escola Assis Chateaubriand (MEAC), no período de janeiro de 2019 à janeiro de 2020. Os instrumentos utilizados foram: avaliação do desempenho visual e motor por meio do Roteiro de Avaliação da Conduta Visual em Lactentes e a Escala Motora Infantil de Alberta. Na avaliação de desempenho visual, uma criança, no primeiro mês de vida, não pontuou apenas na prova de seguimento visual vertical. Todas apresentaram um desempenho motor normal. No segundo mês, o estudo condiz com o que é esperado para seu desenvolvimento visual normal. Uma não pontuou em três testes em razão de apresentar um pouco mais de uma semana de diferença do grupo do primeiro para o segundo mês. Uma criança não apresentou uma boa pontuação em seu desempenho visual, sendo isso informado a equipe da unidade de atendimento. A maioria apresentou desempenho motor normal; apenas uma com desempenho suspeito, o que é bastante esperado do prematuro. Presume-se que os bons níveis de desenvolvimento, se devam aos estímulos oriundos do programa e aos cuidados neuroprotetores durante a internação hospitalar. No entanto, necessita-se de estudos com amostra mais volumosa a fim de apresentar fielmente a relevância aqui encontrada.
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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".