Efeito da intervenção motora precoce remota no desenvolvimento motor e nas oportunidades do ambiente dos bebês de risco
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Investigar qual é o efeito da intervenção motora precoce remota no desenvolvimento motor e nas oportunidades ambientais dos bebês de risco. Materiais e Métodos: Estudo ex post facto retrospectivo. 18 bebês de risco de três a 18 meses foram avaliados através da Alberta Infant Motor Scale (AIMS) Affordances in the Home Enviroment for Motor Development – Infant Scale (AHEMD-IS), antes e depois de três meses de atendimento remoto. Resultados: Predominância de bebês do sexo masculino. Observou-se melhora na classificação da AIMS, onde 66% dos bebês com atraso no desenvolvimento diminuíram para 38%, bebês classificados como “típicos” aumentaram de 22% para 38% na amostra após a intervenção. No AHEMD-IS, melhorou a classificação total “excelente”, aumentando de 50% para 66% da amostra. O espaço físico não apresentou significância, pois se mantiveram no mesmo espaço antes e depois da intervenção, assim como a variedade de estimulação e brinquedos de motricidade fina e ampla. Os bebês que mais aumentaram a variedade de estimulação pelo AHEMD-IS foram os que melhoraram o escore de sedestação. Conclusão: A intervenção remota é capaz de melhorar a função motora dos bebês, porém não foi possível visualizar a capacidade destes atendimentos em melhorar as oportunidades do ambiente dos quais estão inseridos.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".