Recursos de tecnologia assistiva no desempenho funcional de crianças com encefalopatia por síndrome congênita do Zika vírus
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study is to evaluate the effects of the use of Assistive Technology resources on the functional performance of children with Zika Virus Congenital Syndrome encephalopathy from the perspective of the family member and / or caregiver through the Canadian Occupational Performance Measure (COPM). Methodology: Evaluation study of intervention with caregivers of children diagnosed with Zika Virus microcephaly and consequent Cerebral Palsy with different topographies that received Assistive Technology resources. The research was carried out at the UFC Early Treatment and Stimulation Center. The scale used was the COPM, which identifies problems, concerns or issues related to occupational performance and need for indication of adapted therapies and resources, furniture, orthoses and adaptations of Assistive Technology. The protocol was initially applied at the entrance of the service in 2016 with parents and / or caregivers of children to assess functional performance without the use of resources and after 2 years of use of resources in 2018. Performance and satisfaction levels were analyzed. parents pre and post use of assistive technology resources. Results: The study included 23 children, 12 males and 11 females. The average age of all children was 7.02 months, with encephalopathy caused by Zika virus with GMFCS level V. The main complaints reported by parents in the beginning were 23.8% (6) holding the head and 34.2% (9) sitting. The average number of complaints by caregivers was 1.13. Complaints from caregivers extracted from COPM after two years of resource use were rolling 4% (1), sitting down; 64% (16); head balancing 20% (5); crawl 4% (1) and fine motor 8% (2) of the total demands of caregivers. The average number of complaints by caregivers was 1.08. Therefore, it was observed that the caregivers' complaints regarding the child's performance for Rolling, Head Balancing, Dragging, Prone and Fine Motor were lower after the 2 years of resource use. Conclusions: There was no statistical significance in the performance and satisfaction of assistive technology resources before and after for both sexes due to the severity of musculoskeletal disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».