Associação entre função cognitiva e desenvolvimento motor grosso de crianças com transtornos do neurodesenvolvimento
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: Crianças com transtornos do neurodesenvolvimento apresentam uma variedade de condições que, em geral, possuem comprometimento da função cognitiva, bem como limitações para realizar atividades motoras grossas e finas decorrentes do déficit de equilíbrio e da coordenação motora. OBJETIVO: O presente estudo teve por objetivo verificar se a função cognitiva está associada e pode predizer desfechos do desenvolvimento motor grosso em crianças com transtornos do neurodesenvolvimento entre 5 e 10 anos de idade. MATERIAIS E MÉTODOS: Foi realizado um estudo transversal exploratório com 24 crianças com transtornos do neurodesenvolvimento, entre 5-10 anos de idade, capazes de deambular independente. Para avaliar a função cognitiva e as habilidades motoras grossas das crianças foram utilizados o Mini-Exame do Estado Mental e o Teste de Desenvolvimento Motor Grosso – segunda edição, respectivamente. Análise de regressão linear simples foi realizada e o tamanho do efeito calculado. RESULTADOS: Quinze (60%) eram meninos, com idade média de 7,81 (± 1,90), sete com deficiência intelectual, oito com transtorno do espectro autista, cinco com transtorno do déficit de atenção e hiperatividade, dois com transtornos de comunicação e três com transtornos específicos de aprendizagem. A pontuação do Mini-Exame do Estado Mental foi significativamente associada e capaz de explicar a variabilidade das habilidades de locomoção (R2=0,25; p=0,006), das habilidades de controle de objetos (R2=0,29; p=0,003) e do quociente motor grosso (R2=0,40; p=0,0001). CONCLUSÃO: A função cognitiva está associada e pode explicar o desenvolvimento motor grosso de crianças com transtornos do neurodesenvolvimento entre 5 e 10 anos de idade. Esses resultados podem contribuir para um melhor entendimento da influência da função cognitiva no desenvolvimento das habilidades motoras grossas dessa população.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".