Fissura labiopalatina: fatores que interferem no desenvolvimento motor em crianças entre 0 e 18 meses
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Investigar fatores que interferem no desenvolvimento motor em crianças de até 18 meses com fissura lábio palatina. Metodologia: Trata-se de um estudo exploratório, de crianças com idade entre 0 e 18 meses que apresentam fissura lábio palatina. O desenvolvimento motor foi classificado de acordo com a Escala Motora Infantil de Alberta (AIMS). E as fissuras lábio palatinas conforme a Classificação de Spina. Resultados e Discussão: Participaram do estudo 103 crianças. O tipo de fissura mais incidente foi a fissura Palatina Pós-forame Incompleta com 21,35% (n=22), mais incidente no sexo feminino com 13,59 % (n=14); sendo que a fissura Labial Unilateral Transforame Completa teve 12,62 % (n=13), com maior incidência no sexo masculino. Observou-se que o tipo de fissura não apresentou correlação significativa com nenhuma das variáveis. Quanto ao desenvolvimento motor, pode-se observar que 53,40 % apresentaram risco ou atraso no desenvolvimento motor. Conclusão: Conclui-se que o desenvolvimento motor possui fatores que interferem na sua evolução, sendo estes a idade/escolaridade materna, idade gestacional e Apgar, porém, não apresentaram correlação com o tipo de fissura.
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 | 0.005 |
| 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 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".