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Enregistrement W7120462361

Perfil de participação na comunidade e ambiente de crianças pequenas brasileiras com Paralisia Cerebral : Recorte do estudo multicêntrico PartiCipa Brasil

2025· dissertation· pt· W7120462361 sur OpenAlexaboutno aff
Viviann Alves de Pontes

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2025
Typedissertation
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal da Paraíba
Mots-clésCerebral palsyIntervention (counseling)General partnershipScale (ratio)Community participationGross motor skillRehabilitation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Participation is an important indicator of early childhood health in children with Cerebral Palsy (CP) and should be prioritized in rehabilitation programs. However, young children with CP tend to face restrictions in participating in community activities, which reinforces the need to investigate this outcome in low- and middle-income countries such as Brazil. Objective: To describe community participation and the environmental profile of young Brazilian children with CP, to analyze the correlation between participation domains, environmental factors and the child's GMFCS level, and to suggest an intervention strategy to improve participation. Methods: This study, part of the “PartiCipa Brasil” multicenter project, involved Brazilian children with CP, aged between 2 and 5 years and 11 months. A questionnaire of contextual factors, the Gross Motor Function Classification System (GMFCS) - Family Report was used to classify gross motor function, and the Young Children's Participation and Environment Measure (YC-PEM) was used to assess participation (Frequency, Involvement and Desire for change) and the environment (Supports, Barriers, Aids, Resources and General Environmental Support). The analyses were carried out using Jamovi software (version 2.3.28) with descriptive statistics and Spearman's correlation, adopting p<0.05. In addition, as a second product, a book chapter was written with a clinical case of a 7-year-old child with CP, with an intervention based on the Pathways and Resources for Engagement and Participation (PREP) approach. The Canadian Occupational Therapy Measure (COPM), Participation and Environment Measure for Children and Youth (PEM-CY) and the Therapeutic Goals Scale agreed in partnership with the family (GAS) were used. Results: Of the 541 children with CP followed up by PartiCipa Brasil, 109 answered the YC-PEM and were included in this study, with a mean age of 44.8 months (SD=12.0). There was a predominance of males, spastic CP and GMFCS level V, with children from low-income families. On average, the children participated in the community “once in the last month” and were involved at the “more or less” level, with an emphasis on activities related to “commitments”. A higher level of support was observed compared to the barriers faced, and 49.8% of caregivers expressed a desire for change in participation. Frequency of Participation correlated significantly with the child's GMFCS (r²=-0.240, p=0.011); Involvement with Supports (r²=0.230, p=0.016), Environmental Helpfulness (r²=0.210, p=0.028) and Overall Environmental Support (r²=0.238, p=0.012); and Desire to Change with Supports (r²=-0.274, p=0.003), Barriers (r²=0.340, p=0.001), Environmental Helpfulness (r²=-0.359, p=0.001) and Overall Environmental Support (r²=-0.344, p=0.001). For the book chapter, clinically significant changes were seen in the COPM and GAS with scores above 2 points and 50 points, respectively, and improvement in the Participation and Environment scores on the PEM-CY. Conclusion: This is the first study using PartiCipa Brasil data to describe how young children with CP from different regions of Brazil participate in the community. Understanding participation and environmental factors can support interventions, such as the PREP approach, to improve opportunities for this audience to participate in society.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,258 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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