Aplicação da escala Alberta Infant Motor Scale (AIMS) em Síndrome de Down no tratamento das crianças da APAE de Barbacena
Bibliographic record
Abstract
A Síndrome de Down é uma patologia que provoca atraso mental leve a moderado, retardo no desenvolvimento motor, sendo que os bebês se desenvolvem mais lentamente que os outros. Desta forma, a fisioterapia busca conceitos, como o Bobath, na tentativa de minimizar este atraso. O estudo tem como objetivo avaliar o desenvolvimento motor de uma criança tratada pelo conceito Bobath e outra tratada pelo método Doman-Delacato. As crianças com idades menores que um ano e nove meses foram avaliadas pré e pós-tratamento pela escala AIMS, sendo que o tratamento constou de 14 sessões de fisioterapia, com duração de uma hora cada sessão, realizadas três vezes na semana, durante um mês. A criança tratada pelo conceito Bobath obteve melhora no desenvolvimento de 7 pontos no escore total, já a criança tratada pelo método Doman-Delacato obteve evolução de apenas 5 pontos no escore total. De acordo com a análise dos resultados, a criança tratada pelo conceito Bobath obteve melhor desenvolvimento motor do que a criança tratada pelo Doman-Delacato. Conclui-se que o Bobath é uma terapia eficiente no tratamento de crianças com atraso no desenvolvimento, e visa ajustar as posturas normais por meio de estímulos das reações automáticas. Palavras-chave: Síndrome de Down, Bobath, AIMS.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".