Evaluación del desarrollo motor en prematuros menores de 1 año, mediante la escala motora infantil Alberta y el método de Munich
Bibliographic record
Abstract
En el primer año de vida, el desarrollo motor es una manifestación importante de la integridad y funcionalidad del sistema nervioso central. Las desviaciones en el desarrollo motor puede ser un primer signo de alteración. Los niños prematuros son propensos a tener problemas en el desarrollo del sistema nervioso central. Por eso es importante contar con una prueba fiable válida de fácil acceso para evaluar el desarrollo motor y aplicable para el médico general y especializado como medida de detección temprana. El objetivo es establecer la correlación entre el rango de percentiles de la escala motora infantil Alberta y el coeficiente de desarrollo motor según el método Munich, con el objetivo de fortalecer los entornos de apoyo virtual en la rehabilitación del neurodesarrollo. 216 niños con prematuros menores de un año fueron evaluados con la escala motora infantil Alberta y el método Munich. Adicionalmente, se establecieron correlaciones entre el rango de percentiles de la escala motora infantil Alberta y el coeficiente de desarrollo motor según el método Munich. Se obtuvieron valores de rangos de percentiles de la escala motora infantil Alberta y el coeficiente de desarrollo motor según la evaluación funcional del desarrollo de Múnich. Se aplicó el estadístico de Coeficiente de concordancia y correlación de Kappa de Cohen para estimar la relación entre los dos resultados. Obteniéndose una medida de concordancia entre las dos valoraciones estadísticamente significativa pero escasa con un porcentaje de correlación y concordancia del 22%. Teniendo en cuenta los resultados en investigaciones previas de la escala de Alberta y que del test de Munich no existen investigaciones sobre confiabilidad ni estudios validados en la literatura, se recomienda la no utilización del Test de Munich para evaluar el neurodesarrollo motor. La aplicación de la escala de Alberta se propone como una medida válida y confiable para la evaluación del desarrollo motor del niño pretérmino menor de un año.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".