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Enregistrement W2985681201 · doi:10.25248/reas.e1509.2019

Avaliação dos efeitos do método Padovan® no desenvolvimento neuropsicomotor de crianças com microcefalia: série de casos

2019· article· pt· W2985681201 sur OpenAlexaboutno aff
Maria Isabelle das Neves Menezes, Maria Natalia das Neves Menezes, Samia Maria Ferreira Lopes, Lilianny Medeiros Pereira, Tereza Águida Costa do Nascimento Tabosa

Notice bibliographique

RevueRevista Eletrônica Acervo Saúde · 2019
Typearticle
Languept
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesGynecologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Relatar o uso do Método Padovan® em crianças com microcefalia causada por zika vírus, atendidos na Clínica Escola de Fisioterapia da Estácio- FMJ. Metodologia: Trata-se de estudo retrospectivo, descritivo de abordagem quantitativa. Os pacientes utilizavam o Método Padovan® como forma de tratamento. Foram analisadas 9 crianças com diagnóstico de microcefalia por Zika vírus, sendo 4 (44,4%) do sexo feminino e 5 (55,6%) do sexo masculino. Todos receberam o Método Padovan ® duas vezes por semana. Os dados avaliados foram: Avaliações fisioterapêuticas, avaliação da Escala Motora Infantil de Alberta (AIMS), evoluções descritas pelos os terapeutas, dados como: idade, sexo, sintomas, presença de comorbidades e números de atendimentos. Para análise estatística foi utilizado o Teste t student. O estudo foi aprovado pelo comitê de ética em pesquisa. Resultados: O Método Padovan® foi benéfico para nossos pacientes diminuindo a disfagia, bronco aspirações, espasmos, ajudando no rolar, rastejar e sentar. Conclusão: Diante da boa evolução dos pacientes, vê-se a relação do método e o estímulo à neuroplasticidade, sendo essa, um importante fenômeno cerebral para adquirir funções perdidas ou nunca adquiridas. Mais estudos devem ser realizados para afirmar o Método Padovan como terapia de neuroreabilitação.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,047

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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