Avaliação do desenvolvimento neuropsicomotor com a aplicação da Escala Motora Infantil Alberta: Série de casos
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: avaliar o desenvolvimento neuropsicomotor de crianças atendidas na clínica escola de fisioterapia da Universidade Estadual da Paraíba, por meio da aplicação da Escala Motora Infantil de Alberta (AIMS). Metodologia: Trata-se de uma série de casos, de caráter descritivo, com uma abordagem quantitativa e transversal, desenvolvido em uma Clínica Escola de Fisioterapia. A amostra consiste em crianças sem diagnóstico clínico, inscritas para atendimento fisioterapêutico. Os instrumentos utilizados foram uma ficha de avaliação sociodemográfica e a AIMS. Essa pesquisa foi submetida ao Comitê de Ética em Pesquisa da UEPB e foi aprovada com o número CAAE: 74237223.1.0000.5187. Resultados: Foram incluídas quatro crianças, todas nascidas por cesariana, duas a termo e duas pré-termo, sendo uma pré-termo extremo e outra pré-termo tardio. Todas as mães relataram ter feito pré-natal de forma adequada e gestações desejadas, embora não planejadas. Houve queixa de distúrbios do sono em três crianças. Com relação à avaliação do desenvolvimento neuropsicomotor, duas foram caracterizadas como desenvolvimento atípico e duas como desenvolvimento suspeito. Conclusão: as crianças incluídas no estudo, mesmo na ausência de qualquer tipo de diagnóstico clínico, apresentaram déficits no desenvolvimento neuropsicomotor. Utilizar a AIMS mostrou-se importante não só para os profissionais, que podem planejar intervenções adequadas com base nos resultados, mas também para os pais e cuidadores, contribuindo para potencializar o desenvolvimento infantil também no ambiente domiciliar.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".