Desenvolvimento motor de prematuros avaliados pela Alberta Infant Motor Scale: artigo de revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
"Objetivo: Recém-nascidos prematuros são considerados de risco para déficits no desenvolvimento motor, o que ocasiona a necessidade de acompanhamento nos primeiros anos de vida. O objetivo do presente estudo é revisar de forma sistemática as publica¸cões que abordam o desenvolvimento motor amplo de crian¸cas nascidas prematuras, avaliadas por meio da Alberta Infant Motor Scale (AIMS), de modo a apontar os principais desfechos motores. Fontes dos dados: Revisão sistemática das publica¸cões de 2006 a 2015, indexadas nas bases de dados Pubmed, Scielo, Lilacs e Medline, nos idiomas inglês e português. A estratégia de busca incluiu palavras-chaves: prematuro, pré-termo, prematuridade, desenvolvimento motor, controle postural, seguimento, Alberta Infant Motor Scale, prematurity, pre-term, motor development, postural control e follow-up. Síntese dos dados: Foram identificados 101 artigos e selecionados 23, conforme critérios de inclusão. As idades das crian¸cas avaliadas nos estudos incluíram os primeiros seis meses até os 15 ou 18 meses de idade corrigida. Variado percentual de atraso motor foi identificado na descri¸cão dos desfechos motores de 10 estudos, de 4 a 53%, dependeu da idade em que o bebê foi avaliado. Os estudos apontam diferen¸cas significativas no desenvolvimento motor de prematuros e crian¸cas nascidas a termo, com descri¸cão de escores brutos mais baixos nos resultados da AIMS de crian¸cas prematuras. Conclusões: É fundamental que os servi¸cos de seguimento de bebês de risco apresentem estratégias de avalia¸cão e acompanhamento do desenvolvimento motor amplo de prematuros, a AIMS é uma ferramenta de avalia¸cão indicada para identificar comportamentos motores atípicos nessa popula¸cão"
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 | 0.006 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".