Prevalence of motor delay and associated factors in children with congenital heart disease: a systematic review
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: As cardiopatias congênitas (CCs) tem grande prevalência mundial (8:1.000 nascidos vivos), na maioria dos casos a intervenção cirúrgica é necessária e consequentemente o internamento na Unidade de Terapia Intensiva. Há grande risco de comprometimento no desenvolvimento motor no pós-cirúrgico de correção cardíaca. Existem instrumentos padronizados para avaliação do desenvolvimento infantil, entre eles se destacam: a Bayley Scales of Infants and Toddler Development (Bayley), o Denver Developmental Screening Test (DDST) e a Alberta Infant Motor Scales (AIMS). OBJETIVOS: Verificar a prevalência do atraso motor em crianças cardiopatas de 0 a 6 anos de idade, os fatores associados ao DM atípico. MÉTODOS: A pesquisa foi realizada em sete bases de dados eletrônicos do início das bases de dados até dezembro de 2021, três autores de forma independentes fizeram a seleção quanto a inclusão e extração de dados dos estudos. A qualidade dos estudos foi avaliada usando a Ferramenta de Avaliação de Qualidade do National Institutes of Health (NIH), validada de acordo com o desenho dos estudos, por dois revisores independentes. Foi realizada a meta-análise para analisar a prevalência geral de atraso motor em crianças cardiopatas e as que foram submetidas e não submetidas a cirurgia de correção cardíaca. Os dados foram analisados por meio do software Jamovi. O modelo de efeito randomizado de proporção foi realizado utilizando a análise DerSimonian-Laird. A heterogeneidade foi realizada e analisada com o I2 e interpretados (valores <25% considerados baixos, entre 50-75% moderados e >75% altos). A concordância com relação à qualidade dos estudos foi verificada pelo índice Kappa. RESULTADOS: Trinta e nove estudos (65% coortes) foram incluídos, predominantemente dos Estados Unidos (9) e envolveram 2.057 participantes com CCs. Para calcular a prevalência global do atraso motor, foram analisados 19 estudos envolvendo 1.142 participantes. A estimativa geral da prevalência de atraso motor nessa população foi de 37% [IC 95%: 27-48; P<0,001]. A heterogeneidade foi de 96,1% P<0,001. Dos pacientes que foram submetidos à cirurgia cardíaca 42% [IC 95%: 27-58; P<0,001] apresentaram atraso motor. A heterogeneidade foi de 96,23% P<0,001. Os pacientes que não fizeram cirurgia cardíaca demonstraram uma prevalência mais baixa de atrasos motores 29% [IC 95%: 20-39; P<0,001]. A heterogeneidade foi de 76,6% P<0,001. A prevalência do uso de circulação extracorpórea foi identificada em três estudos, a prevalência foi de 62% [IC 95%: 42- 82; P<0,001]. A heterogeneidade foi de 87,8% P<0,001. A variabilidade na amostragem e na metodologia entre os estudos revisados é a limitação mais importante desta revisão. CONCLUSÃO: Crianças com CCs diversas apresentam risco de atraso motor. Existem fatores que contribuem para uma maior prevalência de risco de atraso: idade da criança, peso, anormalidades hemodinâmicas, oxigenação cerebral, comorbidades, tipo da CC, cirúrgia, hospitalização, o uso de ventilação mecânica (VM) e circulação extracorpórea (CEC), a condição socioeconômica e a educação familiar. Os instrumentos validados utilizados para avaliar o desenvolvimento são muito variados, bem como os tipos de cardiopatias. O diagnóstico precoce das cardiopatias e do atraso motor são essenciais para minimizar os comprometimentos nessa 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 | 0.002 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".