Efectos de la fisioterapia en el desarrollo motor de prematuros menores de un año, Hospital Cayetano Heredia, 2019
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El 2018 la prematuridad en Perú era de 21.8%, cifra que supera los promedios de OMS. Los problemas en desarrollo, salud y calidad de vida son inversamente proporcionales a la edad gestacional y los programas de monitoreo del desarrollo contribuyen en una mayor sobrevivencia y prevenir complicaciones. El servicio de Rehabilitación Pediátrica del Hospital Cayetano Heredia recibe 20 prematuros diariamente y son atendidos en el programa de Atención Temprana, y el progreso neuromotor se mide con la Escala motora infantil de Alberta y la prueba Lois Bly. Objetivo general: Determinar los efectos de la atención temprana en el desarrollo motor en niños prematuros con máximo de 2 meses de edad corregida. Material y Método: Será un estudio cuantitativo, cuasiexperimental antes y después, analítico, longitudinal y prospectivo. La población de estudio son los prematuros referidos al Servicio de Rehabilitación Pediátrica, con edad corregida máximo de 2 meses que recibirán atención temprana, aplicándoseles las técnicas NDT–Bobath, Shantala y Castillo Morales. El tamaño de muestra es 107, el muestreo será no probabilístico por conveniencia por cuotas. Procedimientos y técnicas: El desarrollo motriz se medirá con Escala Motora de Alberta (AIMS) y la Escala Lois Bly y el seguimiento será por 12 meses. Se comparará los datos según sexo, edad gestacional, edad cronológica y peso al nacer, en proporciones se medirá la significancia estadística con la prueba de Chi-cuadrado y si se trata de medias con la prueba de T-Student.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".