Atresia da valva pulmonar com septo interventricular íntegro: Relato de caso
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: avaliar o desenvolvimento neuropsicomotor de uma criança com diagnóstico clínico de atresia da valva pulmonar, atendida na clínica escola de fisioterapia da Universidade Estadual da Paraíba (UEPB), por meio da aplicação da Escala Motora Infantil de Alberta (AIMS). Método: Trata-se de um relato de caso descritivo, com abordagem quantitativa e transversal, realizado em uma Clínica Escola de Fisioterapia. O objetivo foi avaliar uma criança com diagnóstico clínico de atresia da valva pulmonar com septo interventricular completo, que foi encaminhada para atendimento fisioterapêutico. Os instrumentos utilizados foram uma ficha de avaliação sociodemográfica e a AIMS (Alberta Infant Motor Scale). Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da UEPB - CAAE: 74237223.1.0000.5187. Resultados: bebê do sexo feminino de 7 meses de idade, que nasceu a termo e adequado para a idade gestacional. O diagnóstico clínico foi feito logo após o nascimento e o bebê passou por uma cirurgia torácica para corrigir a malformação. A criança apresentou retardo no crescimento, evidenciado por baixo peso e altura para faixa etária. Os resultados da AIMS mostraram déficits significativos no desenvolvimento motor, especialmente em relação ao controle da cabeça, rotação, postura de prono e locomoção. Conclusão: Este caso ilustra a importância da avaliação e intervenção fisioterapêutica em crianças com atresia da valva pulmonar. A utilização dos instrumentos avaliativos permitiu identificar as dificuldades motoras da criança e direcionar um tratamento específico. Estudos futuros são necessários para investigar abordagens terapêuticas mais eficazes para melhorar a função respiratória e o desenvolvimento motor.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".