A influência da hemorragia intracraniana grau I e grau II no desempenho motor de crianças prematuras e de baixo peso
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Analisar se os graus I e II de hemorragia intracraniana interferem no desempenho motor de crianças prematuras e de baixo peso, com faixa etária de 0 a 1 ano. Materiais e Métodos: Estudo descritivo, observacional com delineamento transversal, com crianças com diagnóstico documentado de hemorragia intracraniana (HIC). Foram utilizados dois questionários para caracterização da amostra e os participantes foram avaliados através da escala da Alberta Infant Motor Scale (AIMS) na versão brasileira. Na análise dos dados, utilizou-se o programa SPSS 17.0, para descrição da estatística descritiva e para as associações o teste qui-quadrado de Pearson (p≤ 0,05). Resultados: Partiu-se de um banco total de 278 crianças prematuras e de baixo peso, destas 43 possuíam diagnóstico de Hemorragia Intracraniana confirmado. Foram selecionadas 37 crianças, sendo 23 com HIC grau I e 14 com HIC grau II. Destaca-se a prevalência de bebês muito prematuros (28 a 3 semanas), com muito baixo peso (<1500g), a prevalência de famílias onde a renda mensal está em 1,5 salários-mínimos e escolaridade, em sua maioria, de ensino médio completo. Conclusão: Não observou-se relação entre a escolaridade dos pais e a renda e o desempenho motor das crianças. [resumo fornecido pelo autor]
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".