Efecto de un programa de neurorrehabilitación pediátrica en las actividades motoras gruesas de bebés prematuros
Bibliographic record
Abstract
La prematuridad trae complicaciones neuromotoras por la inmadurez del sistema nervioso; aunque es importante la intervención temprana, la evidencia científica es limitada sobre la efectividad de programas de neurorrehabilitación pediátrica. Objetivo: Determinar el efecto de un programa de neurorrehabilitación pediátrica en las actividades motoras gruesas de bebés prematuros. Materiales y métodos: Estudio pre-experimental realizado en 33 bebés prematuros de 4 a 12 meses de edad corregida atendidos en el Hospital Carlos Alberto Seguin Escobedo (HNCASE) entre marzo a mayo de 2024. El programa contó con 12 sesiones de terapia kinética de control, aprendizaje y desarrollo motor, cuyo efecto se midió con la aplicación de la Escala Motora del Infante de Alberta pre y post implementación del programa. Resultados: La mayoría de los bebes tenía edades de 4 a 6 meses (54.5%), masculinos (51.5%), prematuridad entre 30 a 37 semanas gestacionales (57.6%). Al inicio, la evaluación motora gruesa evidenció que la mayoría presentó riesgo de retraso de desarrollo motor (39.4%) y desarrollo motor grueso inadecuado (36.4%). Tras la aplicación del programa, la mayoría pasó a tener un adecuado desarrollo motor grueso (51.5%); además, dicha variación fue significativa (p=0.001). Conclusiones: El programa tiene efecto positivo al mejorar el rendimiento motor grueso en actividades de posición prono, supino, sedente y bípedo de bebes prematuros
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".