Prática de ioga como terapia complementar ou alternativa em crianças e adolescentes com Perturbação de Hiperatividade e Défice de Atenção: uma revisão baseada na evidência
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Rever a evidência disponível acerca do efeito da prática de ioga na diminuição dos sintomas de PHDA em crianças e adolescentes.Fontes de dados: MEDLINE/PubMed e bases de dados de medicina baseada na evidência (National Guideline Clearinghouse, Canadian Medical Association Practice Guidelines InfoBase, Guidelines Finder da National Electronic Library for Health do NHS britânico, DARE, Bandolier e The Cochrane Library).Métodos de revisão: Pesquisa de artigos (normas de orientação clínica, meta-análises, revisões sistemáticas e estudos originais) publicados entre janeiro de 2000 e janeiro de 2017 nas línguas portuguesa e inglesa, utilizando os termos MeSH attention deficit hyperactivity disorder, yoga, child e adolescent. O nível de evidência e a força de recomendação foram atribuídos de acordo com os critérios da escala Strength of Recommendation Taxonomy (SORT), da American Family Physician.Resultados: Foram encontrados 48 artigos no total, dos quais se selecionaram cinco de acordo com os critérios de inclusão: uma revisão sistemática e quatro artigos originais, entre os quais três ensaios clínicos controlados e aleatorizados e um ensaio quase-experimental. Apesar de alguns estudos apresentarem resultados positivos, não há evidência suficiente que demonstre efeito benéfico da prática de ioga na diminuição dos sintomas de PHDA (nível de evidência 2).Conclusão: A evidência disponível não permite suportar com robustez a recomendação da prática de ioga em crianças e adolescentes com PHDA, como terapia alternativa ou complementar às estratégias já implementadas (Força de Recomendação B). Os estudos que atribuem efeito benéfico à modalidade levantam preocupações quanto à metodologia, limitando a qualidade da evidência. Sugere-se a realização de mais estudos prospetivos e de larga escala, com amostras homogéneas e follow-up adequado, que a longo prazo permitam validar a evidência encontrada e auxiliar na formulação de recomendações.
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 | 0.012 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".