Nascimento prematuro e defeitos de desenvolvimento de esmalte: revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Perceber se o nascimento prematuro está associado com uma maior probabilidade das crianças apresentarem defeitos de desenvolvimento de esmalte nos dentes decíduos e nos molares e incisivos permanentes. Metodologia: Pesquisa bibliográfica de artigos publicados nas bases de dados eletrónicas PubMed, B-ON e ScienceDirect. A identificação e exclusão da evidência seguiu os critérios PRISMA, tendo sido estipulados fatores de inclusão e de exclusão específicos para a seleção dos artigos. A avaliação metodológica dos estudos foi realizada através da Escala de Newcastle-Ottawa. Resultados: Dos 180 estudos identificados, 17 foram incluídos. Os estudos indicam que a prematuridade está associada ao surgimento de defeitos de desenvolvimento de esmalte e que o defeito mais prevalente é a hipoplasia de esmalte, um dos defeitos mais intimamente relacionados com a cárie dentária nas crianças. Conclusão: As crianças com nascimento prematuro devem ser incluídas num programa de cuidados de saúde oral mais exigente uma vez que apresentam mais frequentemente alterações de estrutura que os tornam mais suscetíveis ao desenvolvimento de outras condições orais.
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 | 0.011 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.017 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".