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Record W4391936235 · doi:10.55028/pecibes.v9i2.20046

Aplicação remota da Escala Motora Infantil de Alberta em bebês expostos ao SARS-Cov-2 na gestação

2023· article· pt· W4391936235 on OpenAlexaboutno aff
Amanda de Oliveira Arguelho, Adrielly Beatriz Damazio Nazario, Amanda De Jesus Ribeiro, Daniele de Almeida Soares

Bibliographic record

VenuePerspectivas Experimentais e Clínicas Inovações Biomédicas e Educação em Saúde (PECIBES) ISSN - 2594-9888 · 2023
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicCOVID-19 Impact on Reproduction
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: A infecção materna por SARS-CoV-2 pode prejudicar o desenvolvimento do cérebro fetal e levar a complicações de longo prazo1 . Estudos demonstraram que bebês expostos ao SARS-CoV-2 no período pré-natal podem apresentar, por volta dos 3-5 meses de idade, um repertório motor reduzido na avaliação de movimentos espontâneos em comparação com bebês não expostos, sugerindo um risco potencial para déficits no neurodesenvolvimento, indicando a necessidade de monitorar o desenvolvimento desses lactentes para permitir uma intervenção oportuna 2,3 .Uma das principais limitações para monitorar o comportamento motor de bebês expostos ao SARS-CoV-2 durante a pandemia de COVID-19 foi a necessidade de distanciamento social. Tornou-se necessário o uso de ferramentas que permitissem a avaliação individualizada do lactente à distância, o que foi possível por meio da telemedicina, um modelo alternativo de assistência a saúde que aumentou nos últimos anos para reduzir a transmissão da doença4 . No entanto, não há estudos que tenham avaliado o desempenho motor dessa população com a Alberta Infant Motor Scale (AIMS) via telemedicina. Objetivo: Verificar a confiabilidade da aplicação de telemedicina do AIMS em bebês expostos pré-natalmente ao COVID-19. Além disso, exploramos o desempenho motor desses bebês em relação a uma amostra normativa não exposta.
 Método: Trata-se de um estudo exploratório transversal com amostragem não probabilística. Os dados foram coletados no período entre abril de 2022 e fevereiro de 2023, correspondente à quarta e quinta ondas da pandemia de COVID-19. Foram incluídos 20 lactentes com idade média de 10,65 ± 1,01 meses, ambos os sexos, cujas mães testaram positivo para o vírus SARS-CoV-2 durante a gravidez. Para caracterização da amostra, foi aplicado aos pais uma ficha de informações clínicas e motoras. Para a avaliação AIMS, os pais foram orientados previamente à avaliação com um vídeo sobre o vestuário do bebê, posicionamento da câmera, ambiente adequado para a avaliação e manuseio permitido. Os lactentes foram avaliados com o AIMS em todas as posturas (prono, supino, sentado, em pé) por um fisioterapeuta de forma remota e síncrona, via videochamada. Três observadores independentes pontuaram as gravações para testar a confiabilidade intra e interavaliadores. Resultados: O coeficiente de correlação intraclasse (ICC) foi determinado com um modelo misto de dois fatores, mostrando confiabilidade interobservador de excelente a boa no escore total (ICC = 0,986) e nas posturas prono (ICC = 0,991), supino (ICC = 0,961 ), sentado (ICC = 0,973) e em pé (ICC = 0,865) e excelente confiabilidade intraavaliador em todas as posturas. A maioria das mães (60%) foi infectada no terceiro trimestre de gestação e 45% apresentou sintomas leves durante a infecção, o que representam um baixo fator de risco para problemas gestacionais e de desenvolvimento. Não houve diferenças entre o desempenho motor dos bebês expostos em comparação com a amostra normal não exposta. Conclusão: O uso de AIMS via videochamada com orientações em tempo real provou ser confiável para avaliar bebês expostos à infecção gestacional por SARS-CoV-2. A exposição não foi suficiente para afetar o desempenho motor dos bebês.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.070
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0050.005
Meta-epidemiology (broad)0.0050.003
Bibliometrics0.0050.010
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0040.003
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.008

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.

Opus teacher head0.079
GPT teacher head0.406
Teacher spread0.327 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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