Efficienza di un kit regionale indigeno amazzonico nello screening uditivo neonatale a Belém do Pará
Bibliographic record
Abstract
La perdita dell’udito può verificarsi a diversi livelli fisiologici e gradi, colpendo principalmente i bambini. La Legge n. 12.303/2010, nota come Test dell’Orecchietta, obbliga alla realizzazione di uno screening uditivo nei neonati. Diversi strumenti sonori non calibrati possono essere utilizzati per effettuare uno screening uditivo comportamentale: flauto di plastica, battito di cucchiaio su una tazza, giocattoli di gomma, tamburi, maracas di paglia e maracas di zucca, con gli ultimi tre di origine indigena. Lo scopo di questo studio è verificare l’efficacia di un kit regionale indigeno amazzonico nello screening uditivo comportamentale neonatale a Belém do Pará, per questo è stato condotto uno studio quantitativo descrittivo. Il kit uditivo valutato con strumenti regionali si è dimostrato efficace, valutando i principali riflessi del neonato. Ha inoltre dimostrato la semplicità di un metodo di rilevazione e la fattibilità della sua inclusione nei metodi di screening di routine nel servizio neonatale, consentendo la diagnosi e il follow-up precoce della sordità nei neonati, il che può rappresentare un’alternativa, soprattutto in luoghi che non dispongono delle apparecchiature tradizionali.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".