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Record W7120284579

Translation and cultural adaptation of the Hammersmith Neonatal Neurological Assessment (HNNE) and the Hammersmith Infant Neurological Assessment; and validation of the HNNE instrument for Brazilian infants at risk for cerebral palsy

2020· dissertation· pt· W7120284579 on OpenAlexaboutno aff
Mayara Thaís Correr

Bibliographic record

VenueDigital Library of Theses and Dissertations (Universidade de São Paulo) · 2020
Typedissertation
Languagept
FieldMedicine
TopicInfant Development and Preterm Care
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCerebral palsyNeurological examinationNeurological deficitMotor impairment
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A Paralisia Cerebral (PC) engloba um grupo de desordens permanentes do desenvolvimento do movimento e postura, causando alterações motoras e cognitivas que influenciam negativamente as habilidades funcionais do indivíduo. O diagnóstico da PC é definido através da observação clínica e por exames de imagem e é frequentemente fechado tardiamente, em torno dos 12 aos 24 meses de idade, gerando um prejuízo no desenvolvimento motor destes indivíduos, uma vez que não são encaminhados para tratamento precoce. Instrumentos fidedignos para avaliar precocemente os fatores de risco para PC são de extrema importância para que essas crianças sejam encaminhadas para a estimulação precoce beneficiando o seu desenvolvimento. A maioria dos instrumentos de avaliação neurológica são elaborados em países desenvolvidos, como os instrumentos Hammersmith Neonatal Neurological Assessment - HNNE e o Hammersmith Infant Neurological Examination - HINE. Ambos apresentam alta sensibilidade preditiva para detectar a PC antes dos 5 meses de idade corrigida, porém necessitam ser adaptados e validados para a cultura brasileira, afim de constituir uma linguagem comum entre profissionais e pesquisadores. Objetivo: 1 - Realizar a tradução e adaptação cultural dos instrumentos Hammersmith Neonatal Neurological Assessment (HNNE) - versões expandida e resumida, e do Hammersmith Infant Neurological Assessment - HINE para a língua portuguesa; 2- validar e avaliar as propriedades psicométricas do HNNE; 3 - Verificar a sensibilidade do HINE para predizer alterações neurológicas de lactentes com risco para PC aos 3, 6, 9, 12 meses e aos 2 anos e verificar associação entre os escores do HINE com a AIMS (Alberta Infant Motor Scale) nos lactentes sem comprometimento neurológico e a classificação motora nos lactentes com diagnóstico de PC através do Gross Motor Function Classification System for Cerebral Palsy - GMFCS.O HNNE e o HINE têm como objetivo examinar os lactentes com idades entre 0 e 24 meses, a fim de diagnosticar riscos para a PC. Eles são compostos por três seções que avaliam a função do nervo craniano, postura, quantidade e qualidade do movimento, tônus, reflexos, desenvolvimento da função motora, e o comportamento. O GMFCS é um sistema de classificação para crianças e adolescentes de 0 a 18 anos com PC. São cinco níveis de classificação de acordo com as limitações funcionais e a idade do sujeito. Método: Esta tese foi dividida em 3 estudos. Estudo 1: realizar a adaptação cultural do HNNE e do HINE, para isto foi realizado a tradução inicial dos instrumentos por 2 tradutores e elaborada uma síntese das traduções que posteriormente foi analisada por um comitê de especialistas para resolver discrepâncias linguísticas, gramaticais e semânticas, criando-se uma versão consenso. Este documento passou por um processo de retrotradução para a língua original do instrumento, com 2 retrotradutores independentes. As versões retrotraduzidas foram sintetizadas e analisadas, determinando a versão consenso da retrotradução. As versões consensuais foram avaliadas e aprovadas pelos autores dos instrumentos consolidando as versões finais. Estudo 2: realizar a validação da escala HNNE para o Brasil. Para a confiabilidade teste-reteste, inter e intra-examinador, 30 recém-nascidos foram recrutados. Para a reprodutibilidade do tipo teste-reteste, foi dado um pequeno intervalo entre as avaliações, sendo que o participante foi reavaliado no mesmo dia. Para confiabilidade intra-avaliador, as avaliações foram filmadas e pontuadas em um intervalo de 14 dias. Para confiabilidade inter-avaliador, participaram dois profissionais da área da saúde de diferentes formações. Foi utilizado o Coeficiente de Kappa Ponderado e Correlação Intraclasse para identificar se as correlações apresentaram comportamentos semelhantes. Para testar a fidedignidade do instrumento, foi utilizado o Alfa de Cronbach na análise de consistência interna. As análises de reprodutibilidade apresentaram confiabilidades quase perfeitas em mais de 80% dos itens, porém os dados de consistência interna não foram satisfatórios. Estudo 3: Para o estudo preditivo, foi avaliado o desenvolvimento neuromotor de 143 lactentes com risco para PC por meio do HNNE e HINE. As avaliações ocorreram no período neonatal e foram reaplicadas a cada 3 meses no primeiro ano de vida (3, 6, 9 e 12 meses de idade) e, aos 24 meses foi feito um contato com a mãe do participante, via telefone, para correlacionar as manifestações clínicas estabelecidas até essa idade com os escores obtidos pela avaliação neurológica. Foi utilizado a curva ROC para análise preditiva. Resultados: Estudo 1 - Seguiu-se todos os passos de tradução e adaptação cultural proposta pela literatura científica e o processo foi aprovado pelos autores do instrumento. Estudo 2 - Durante a validação do instrumento, foi encontrada uma alta concordância na confiabilidade intra e inter avaliadores e no teste-reteste em todos os domínios. Estudo 3 - Apenas 16 lactentes tiveram alterações neurológicas comprovadas por exame de imagem, sendo que 11 foram encontrados após 2 anos de idade. Destes 11, apenas 2 apresentaram manifestação clínica compatível com PC. Conclusão: Os instrumentos HINE e HNNE foram adaptados para os lactentes brasileiros e o HNNE foi validado para o Brasil. Ambos demonstraram serem sensíveis para a predição de PC. O HINE apresentou maior sensibilidade aos 6, 9 e 12 meses.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.042
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.234 · 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 teacher head, not a consensus.

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
Published2020
Admission routes1
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