Escala Motora Infantil de Alberta en el desarrollo motor grueso del niño prematuro
Bibliographic record
Abstract
Los avances en la ciencia y tecnología, han aumentado la supervivencia de muchos niños prematuros, por debajo de las 36 semanas de edad gestacional; razón por la cual merece nuestra atención como parte de equipo profesional de salud que conformamos, realizar una acertada evaluación fisioterapéutica con herramientas de evaluación que estén actualizadas de acorde con los avance neurocientíficos, siendo una de ellas la Escala Motora Infantil de Alberta (AIMS). Por ello, evaluar las adquisiciones de las habilidades motoras; es importante en el pronóstico del desarrollo global del niño prematuro, que nos permite identificar a tiempo alteraciones y/o discapacidades precoces o tardías. La Escala Motora Infantil de Alberta es un instrumento, que permite un análisis selectivo de los componentes de movimiento en edades tempranas. Según la revisión bibliográfica realizada, se concluyó que la escala motora infantil de Alberta, mostraba buenas propiedades psicométricas, obteniéndose buenos resultados de confiabilidad y validez, pudiendo ser usada en niños a término y prematuros. Es por ello que el objetivo en esta monografía; es el gran compromiso de dar a conocer la escala motora infantil de Alberta (AIMS), como instrumento de evaluación en niños prematuros para medir cuantitativamente y cualitativamente su desarrollo motor, y que nos sirva de referencia para realizar estudios de validación del AIMS en el futuro cercano en niños prematuros de la población peruana.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".