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Record W7026444737

Alberta Infant Motor Scale: análisis de validez y fiabilidad y su aplicación en la determinación de las trayectorias del desarrollo motor grueso en niños nacidos pre-término

2016· dissertation· es· W7026444737 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueTesis Doctorals en Xarxa (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya) · 2016
Typedissertation
Languagees
FieldMedicine
TopicInfant Development and Preterm Care
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)DerechoPopulation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

El parto prematuro es el mayor desafío clínico actual de la medicina perinatal. La incidencia de recién nacidos pre-término en España ha ido aumentando en las últimas dos décadas. La prematuridad es causa de un aumento de riesgo en el retraso del desarrollo de la motricidad gruesa, especialmente en los recién nacidos con edad gestacional inferior a 30 semanas, quienes son de alto riesgo. El objetivo principal de este estudio se divide en dos fases, en primer lugar la traducción y validación de la Alberta Infant Motor Scale (AIMS) y en segundo lugar examinar las posibles diferencias encontradas entre el desarrollo motor grueso de los niños/as de la muestra de estudio y los valores referenciados en la norma que establece el AIMS. Respecto a la población de estudio para la primera fase, son niños/as de entre 0 y 18 meses de edad que están en situación de riesgo de presentar o presentan cualquier forma de retraso en el desarrollo motor. Para la segunda fase, son niños nacidos antes de la semana 37 de gestación con un peso inferior a 2.500g, desde el primer mes hasta los dieciséis meses de edad corregida. En la primera fase, la muestra está compuesta por 50 niños/as de 0 a 18 meses de edad y en la segunda fase por 25 niños/as de 1 a 16 meses de edad corregida. En relación a la metodología, en primer lugar se lleva a cabo la traducción y adaptación trans-cultural del AIMS al castellano. A continuación se inicia la recogida de datos, mediante video-grabaciones por parte del fisioterapeuta (A). Tras lo cual se calcula la fiabilidad intra-observador. En paralelo, un segundo fisioterapeuta (B) analiza las video-grabaciones para estudiar así la fiabilidad inter-observador. En el análisis de los datos se calcula también la consistencia interna. En segundo lugar, el fisioterapeuta A valora una muestra aleatoria, de 25 niños/as del total de la muestra, mediante la Bayley-III para llevar a cabo un análisis de comparación de métodos y obtener así la correlación entre ambas escalas. Respecto a la segunda fase del estudio, el fisioterapeuta A valora la muestra de niños prematuros necesaria, mediante la AIMS, para obtener las puntuaciones en diferentes momentos del desarrollo motor entre el primer mes y los dieciséis meses de edad corregida. Examinando así las posibles diferencias con los datos referenciados en la norma y en función de la edad gestacional al nacer.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.067
Threshold uncertainty score0.134

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.032
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.254 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
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