Avaliação dos efeitos do método Padovan® no desenvolvimento neuropsicomotor de crianças com microcefalia: série de casos
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".