CARACTERÍSTICAS EVOLUTIVAS DO DESENVOLVIMENTO DO BEBÊ PRÉ-TERMO DE EXTREMO BAIXO PESO
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Analisar o desenvolvimento de bebês pré-termo de extremo baixo peso e descrever suas características evolutivas nos primeiros dois anos de vida. Métodos: Trata-se de um estudo transversal, exploratório e descritivo com abordagem quali-quantitativa. A amostra foi composta por 20 participantes, sendo 10 pais/cuidadores e 10 bebês pré-termo de extremo baixo peso de 0 até 2 anos de idade corrigida. A coleta de dados consistiu na aplicação de dois instrumentos avaliativos: Ficha de Caracterização da Amostra que examinava os dados da história pregressa e a escala motora nomeada Alberta Infant Movement Scale. Resultados/Discussão: Seis bebês eram meninos e 4 meninas, com média de peso de 960 gramas. Sete eram prematuros extremos. A caracterização geral do desenvolvimento atual dos bebês mostra que os bebês não apresentavam atrasos no desenvolvimento motor ampla e fino, percepto-cognitivo e psicossocial-emocional segundo os testes usados. Do total de participantes, sete bebês se encontravam com o desenvolvimento motor adequado para idade corrigida e três foram categorizados como atraso no desenvolvimento. Conclusões: Observou-se que o desenvolvimento dos bebês pré-termo que participaram do estudo apresentou sequência progressiva normal nas habilidades motoras, independente do peso de nascimento. Acredita-se que esses resultados são decorrentes das orientações que os cuidadores receberam e seguiram e da participação dos bebês em programas de follow-up.
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) | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".