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Record W4405639262 · doi:10.34019/ufjf/di/2023/00101

Viabilidade do uso do carro motorizado e adaptado pelo Projeto Adapt para mobilidade de crianças com paralisia cerebral - GMFCS IV e V

2023· dissertation· pt· W4405639262 on OpenAlexaboutno aff
Letícia Ribeiro Diogo

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldMedicine
TopicCerebral Palsy and Movement Disorders
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychologyHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Crianças com Paralisia Cerebral apresentam restrições na participação e limitações para realização de atividades. Deve-se promover mobilidade independente inclusive ao ar livre em crianças com idades entre 0 e 11 anos. Um projeto que tem feito muito sucesso nos Estados Unidos e vem se espalhando pelo mundo é o Go Baby Go, onde foi desenvolvida uma adaptação de carrinhos elétricos comercializados para que crianças com deficiência possam os propulsionar através de diferentes tipos de sensores, permitindo assim a exploração ambiental, socialização, diversão e brincar. O Projeto ADAPT da Universidade Federal de Juiz de Fora tem os mesmos propósitos. OBJETIVOS: Avaliar a viabilidade do uso de carrinhos elétricos, adaptados pelo projeto ADAPT, para serem propulsionados por diferentes tipos de sensores e verificar a influência destes na mobilidade de crianças com Paralisia Cerebral classificadas em níveis IV e V do Sistema de Classificação da Função Motora Grossa (GMFCS). MÉTODOS: Trata-se de um estudo de série de casos que analisou de forma prospectiva a viabilidade do uso do carro motorizado adaptado para crianças com paralisia cerebral que não deambulam de forma independente, classificadas pelo GMFCS como IV ou V. Este estudo faz parte de um projeto de extensão da Universidade Federal de Juiz de Fora, intitulado Projeto ADAPT. Os participantes foram submetidos a avaliações realizadas por meio dos seguintes instrumentos padronizados: Ficha de triagem, Questionário da Associação Brasileira de Empresas e Pesquisas (ABEP), Sistema de Classificação da Função Motora Grossa (GMFCS), Sistema de Classificação da Habilidade Manual (MACS), Relato Familiar da Função Motora Grossa (GMFFR), Medida de Participação e ambiente para crianças pequenas (YC-PEM) ou Medida da participação e do ambiente – Crianças e Jovens (PEM-CY), Pediatric Evaluation Disability Inventory – Computer adaptive test (PEDI-CAT), Pediatric Quality of Life – Cerebral Palsy (PedsQL-CP), Instrumento Mobilidade Impulsionada pela Aprendizagem (ALP), e Avaliação da Satisfação do Usuário com a Tecnologia Assistiva de Quebec (QUEST 2.0), para fim de comparação com os resultados antes e depois do uso do carro motorizado. RESULTADOS: Quatro crianças com idades entre 2 e 5 anos participaram deste estudo. Todas as crianças receberam um carro motorizado adaptado pelo projeto de acordo com as suas características e necessidades. Todas as crianças passaram do nível 1 para o 3 na ALP. Duas crianças tiveram ganho motor segundo o GMFFR. Na YC-PEM foi observado aumento da participação da criança nas atividades e na sua comunidade. A qualidade de vida demonstrou melhora em alguns domínios segundo o PedsQL-CP. O PEDI-CAT demonstrou mudanças significativas no domínio de mobilidade em quase todas as crianças, e em algumas nas atividades diárias e social/cognitivo. E de acordo com a QUEST 2.0, o carro em estudo gerou satisfação do usuário e seus familiares. CONCLUSÃO: O carro motorizado adaptado demonstrou ser viável para o uso por crianças com paralisia cerebral níveis IV e V. Este estudo mostrou que é possível motorizar e adaptar um carro com baixo valor financeiro e assim proporcionar às crianças mobilidade, participação e melhora na qualidade de vida.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.032

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.309
Teacher spread0.278 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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