Validade concorrente da alberta infant motor scale: Comparação da avaliação presencial, telessaúde e filmagem Luciana Sayuri Sanada Erhardt, Amanda dos Santos
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Verificar a validade concorrente da Alberta Infant Motor Scale (AIMS) na telessaúde. Materiais e método: A amostra foi composta por lactentes, entre 0 e 18 meses de idade corrigida ou cronológica. Para avaliação foi aplicada a escala AIMS uma única vez, de três formas diferentes e simultaneamente: Telessaúde, presencial e por filmagem de vídeo. Concomitante a avaliação na Telessaúde, a avaliadora presencial estava no domicílio do lactente a ser avaliado. Para avaliação da filmagem, a avaliadora presencial posicionou uma filmadora em um tripé. Para análise estatística utilizou-se o software IBM Statistical Package for the Social Scienses- SPSS (versão 20.0) e nível de significância de 5%. Para a validade concorrente, foi realizado o teste de Correlação de Pearson ou de Spearman, conforme distribuição dos dados. A análise do Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI) foi realizada entre os três meios de avaliação. A análise de Bland Altman foi aplicada para analisar a concordância entre os escores das avaliações telessaúde, presencial e por filmagem. Resultados: Participaram deste estudo 30 lactentes com idade média de 39 ± 17 semanas. A análise da validade concorrente indicou uma correlação excelente entre os escores dos 3 meios de avaliação (presencial em relação a Telessaúde rho=0,951; a filmagem rho=0,942; Telessaúde em relação a filmagem rho= 0,965). O viés, para as três comparações, foi próximo a zero, com valor de p>0,05, o que mostra concordância entre os dados analisados. Conclusão: Este estudo conclui que a AIMS é válida e concordante para avaliação do desenvolvimento motor na telessaúde.
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 | 0.046 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".