Fisioterapia em crianças com paralisia cerebral no Brasil: uma revisão de escopo
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Identificar e avaliar os estudos publicados sobre fisioterapia em crianças e adolescentes brasileiros com paralisia cerebral (PC), usando o modelo da Classificação Internacional de Funcionalidade, Incapacidade e Saúde (CIF). MÉTODO: Artigos em inglês e português publicados até outubro de 2020, sem restrição de data, foram pesquisados em diferentes bases bibliográficas. Foram extraídos dados sobre as características do estudo, métricas do periódico, características da amostra, domínios da CIF explorados a partir dos componentes e desfechos das intervenções. Para caracterizar as evidências, os estudos foram classificados de acordo com os níveis de evidência do Centro de Medicina Baseada em Evidência de Oxford. RESULTADOS: Noventa e quatro estudos foram incluídos. Crianças com PC espástica e com menores limitações nas habilidades motoras grossas foram as mais reportadas; 67% dos estudos apresentaram baixos níveis de evidência e foram publicados em periódicos sem fator de impacto. As três intervenções mais frequentes foram o conceito neuroevolutivo Bobath/terapia do neurodesenvolvimento, a terapia com vestes e a estimulação transcraniana por corrente contínua. Os componentes das intervenções exploraram estruturas e funções do corpo (73,4%), atividade (59,6%) e ambiente (2,1%). Entretanto não exploraram a participação (0%). Os desfechos investigados abordaram atividade (79,8%), estruturas e funções do corpo (67,0%), participação (1%) e ambiente (0%). INTERPRETAÇÃO: Os estudos de intervenções fisioterapêuticas para crianças e adolescentes brasileiros com PC, apresentam maior foco em minimizar deficiências em estruturas e funções do corpo e limitações de atividades. São necessários mais estudos, com melhor nível de evidência e foco ampliado para a participação e os fatores ambientais.
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 | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".