Consequências no desenvolvimento neuropsicomotor de recém-nascidos internados em Unidades de Terapia Intensiva neonatal
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar a associação entre consequências no desenvolvimento neuropsicomotor de acordo com o tempo de permanência e procedimentos realizados em neonatos nas Unidades de Terapia Intensiva Neonatal. Métodos: Trata-se de uma revisão sistemática, tendo como público-alvo neonatos que foram admitidos em Unidade de Terapia Intensiva Neonatal (UTIN). As buscas foram feitas em 3 bases de dados (BVS, Pubmed e Cochrane Library) a partir de descritores: neonatos, UTIN e desenvolvimento neuropsicomotor. Os artigos encontrados foram filtrados pelo Software Rayyan e avaliação da sua qualidade metodológica foi feita pela Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Resultados: Foram identificados 8049 artigos, dos quais 23 foram considerados elegíveis para a íntegra avaliação, sendo que 11 desses foram incluídos na revisão. Verificou-se que neonatos internados com baixo peso ao nascer e/ou baixa idade gestacional, com morbidades e sujeitos a procedimentos cirúrgicos apresentaram maiores riscos de comprometimento no neurodesenvolvimento. Considerações finais: Os estudos demonstraram que recém-nascidos sujeitos a períodos de internação em UTIN podem ter consequências no seu desenvolvimento neuropsicomotor.
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 | 0.005 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".