Indicadores de sensibilidade de dois modelos de tomada de decisão para identificação de alunos com transtorno do espectro autista e deficiência intelectual no ensino fundamental I

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tafla, Tally Lichtensztejn
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie
Texto Completo: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/26482
Resumo: Em contextos escolares existem represamentos de alunos aguardando à espera de uma definição de queixas que interferem no processo de ensino- aprendizagem. Porém, nem sempre as equipes educacionais têm a formação adequada para o reconhecimento e avaliação dessas queixas. O objetivo geral do estudo foi verificar indicadores de sensibilidade de modelos de tomada de decisão para identificação de alunos com Transtorno do Espectro Autista (TEA) e Deficiência Intelectual (DI) por professores do Ensino Fundamental I, com o auxílio de um sistema computacional. O desenho do estudo foi transversal e executado em fases, com amostra probabilística formada por 51 professores de 2º ano (n=27) e 4º ano (n=24) de 20 escolas públicas, os respectivos 1758 alunos desses professores e os pais dos alunos identificados com suspeitas de DI e TEA (n=29), além de grupo controle pareado por sexo e idade com o grupo de 29 alunos com suspeitas de DI e TEA. Os instrumentos e procedimentos de coleta de dados foram 02 checklists no formato de roteiros dos transtornos do neurodesenvolvimento para DI e TEA, baseados no DSM-5, a Escala Wechsler Abreviada de Inteligência (WASI), o Breve Monitor de Problemas/ Formulário para Professores de Crianças e Adolescentes entre 6 e 18 anos (BPM-T) e Formulário para pais de Crianças e Adolescentes entre 6 e 18 anos (BPM-P), o Questionário de Avaliação de Autismo (ASQ) e uma avaliação clínica-médica. Os procedimentos de análise de dados envolveram análises descritivas de frequência, análises de correlação, coeficiente de concordância Kappa e método de aprendizagem de máquina (Classification Based on Association Rule - CBA). Os principais resultados revelaram que 41 alunos foram identificados pelos professores com suspeitas de TEA e/ou DI (68% são meninos; 54% estavam matriculados no 4º ano). As avaliações completas foram realizadas em 70% dos 41 casos. A maior parte da indicação de TEA e/ou DI foi realizada em conjunto com outras suspeitas (63%). Foi identificada elevada sobreposição de suspeitas para mais de um transtorno de acordo com a percepção dos professores. Das 29 crianças, 9 apresentavam suspeitas de TEA com confirmação diagnóstica em um aluno. A DI foi levantada como suspeita em 22 alunos confirmando o diagnóstico em 15. Foram encontradas correlações e índices de concordância Kappa entre pais e professores de baixa a moderada associação, tanto na avaliação de problemas emocionais e comportamentais como nas respostas aos checklists. O método de aprendizagem de máquina CBA gerou modelos preditivos com indicadores de sensibilidade dos itens dos checklists de DI de pais e de professores comparados com o diagnóstico com índices de confiança acima de 80%. Conclui-se que os achados mostraram a possibilidade de instrumentalização de professores no reconhecimento de sinais de TEA e DI podendo gerar um algoritmo de identificação de critérios (itens dos checklists) classificados como preditores para possíveis diagnósticos dos transtornos de neurodesenvolvimento contemplados no estudo.
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O desenho do estudo foi transversal e executado em fases, com amostra probabilística formada por 51 professores de 2º ano (n=27) e 4º ano (n=24) de 20 escolas públicas, os respectivos 1758 alunos desses professores e os pais dos alunos identificados com suspeitas de DI e TEA (n=29), além de grupo controle pareado por sexo e idade com o grupo de 29 alunos com suspeitas de DI e TEA. Os instrumentos e procedimentos de coleta de dados foram 02 checklists no formato de roteiros dos transtornos do neurodesenvolvimento para DI e TEA, baseados no DSM-5, a Escala Wechsler Abreviada de Inteligência (WASI), o Breve Monitor de Problemas/ Formulário para Professores de Crianças e Adolescentes entre 6 e 18 anos (BPM-T) e Formulário para pais de Crianças e Adolescentes entre 6 e 18 anos (BPM-P), o Questionário de Avaliação de Autismo (ASQ) e uma avaliação clínica-médica. Os procedimentos de análise de dados envolveram análises descritivas de frequência, análises de correlação, coeficiente de concordância Kappa e método de aprendizagem de máquina (Classification Based on Association Rule - CBA). Os principais resultados revelaram que 41 alunos foram identificados pelos professores com suspeitas de TEA e/ou DI (68% são meninos; 54% estavam matriculados no 4º ano). As avaliações completas foram realizadas em 70% dos 41 casos. A maior parte da indicação de TEA e/ou DI foi realizada em conjunto com outras suspeitas (63%). Foi identificada elevada sobreposição de suspeitas para mais de um transtorno de acordo com a percepção dos professores. Das 29 crianças, 9 apresentavam suspeitas de TEA com confirmação diagnóstica em um aluno. A DI foi levantada como suspeita em 22 alunos confirmando o diagnóstico em 15. Foram encontradas correlações e índices de concordância Kappa entre pais e professores de baixa a moderada associação, tanto na avaliação de problemas emocionais e comportamentais como nas respostas aos checklists. O método de aprendizagem de máquina CBA gerou modelos preditivos com indicadores de sensibilidade dos itens dos checklists de DI de pais e de professores comparados com o diagnóstico com índices de confiança acima de 80%. Conclui-se que os achados mostraram a possibilidade de instrumentalização de professores no reconhecimento de sinais de TEA e DI podendo gerar um algoritmo de identificação de critérios (itens dos checklists) classificados como preditores para possíveis diagnósticos dos transtornos de neurodesenvolvimento contemplados no estudo.In school contexts there are students waiting in line for a definition of complaints that interfere in the teaching-learning process. However, educational teams do not always have the proper training to recognize and evaluate these complaints. The general objective of the study was to verify sensitivity indicators of decision-making models for the identification of students with Autism Spectrum Disorder (ASD) and Intellectual Disability (ID) by elementary school teachers, with the aid of a computer system. The study design was cross-sectional and carried out in phases, with a probabilistic sample consisting of 51 teachers from 20 public schools of 2nd grade (n = 27) and 4th grade (n = 24), the respective 1758 students from these teachers and the parents of the students identified with suspected ID and ASD (n = 29), and a gender and age-matched control group with the group of 29 students with suspected ID and ASD. Data collection instruments and procedures were two neurodevelopmental disorder checklists, based on the DSM-5, the Abbreviated Wechsler Intelligence Scale (WASI), the Brief Problem Monitor / Teachers Form. Children and Adolescents between 6 and 18 years (BPM-T) and Form for Parents of Children and Adolescents between 6 and 18 years (BPM-P), the Autism Assessment Questionnaire (ASQ) and a clinical-medical evaluation. The data analysis procedures involved descriptive frequency analysis, correlation analysis, Kappa coefficient of agreement and Classification Based on Association Rule (CBA). The main results revealed that 41 students were identified by teachers with suspected ASD and/or ID (68% are boys; 54% were enrolled in the 4th grade). Complete assessments were performed in 70% of the 41 cases. Most indication of ASD and/or DI was performed in conjunction with other suspicions (63%). High suspicion overlap was identified for more than one disorder according to teachers' perception. Of the 29 children, 9 had suspected ASD with diagnostic confirmation in one student. ID was raised as suspicious in 22 students confirming the diagnosis in 15. Kappa correlations and indices of agreement were found between parents and teachers of low to moderate association, both in the assessment of emotional and behavioral problems and the checklists. The CBA machine learning method generated predictive models with sensitivity indicators of parent and teacher ID checklist items compared with diagnostics with confidence indices above 80%. The findings showed the possibility of teachers' instrumentalization in the recognition of ASD and ID signs and can generate a criteria identification algorithm (checklist items) classified as predictors for possible diagnoses of neurodevelopmental disorders contemplated in the study.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorapplication/pdfTAFLA, Tally Lichtensztejn. Indicadores de sensibilidade de dois modelos de tomada de decisão para identificação de alunos com transtorno do espectro autista e deficiência intelectual no ensino fundamental I. 2019. 68 f. Dissertação (Mestrado em Distúrbios do Desenvolvimento) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2019.http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/26482elementary schoolteacherintellectual disabilityautism spectrum disorderpredictive modelsensitivityporUniversidade Presbiteriana Mackenziehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessensino fundamental Iprofessordeficiência intelectualtranstorno do espectro autistamodelo preditivosensibilidadeCNPQ::CIENCIAS HUMANAS::PSICOLOGIAIndicadores de sensibilidade de dois modelos de tomada de decisão para identificação de alunos com transtorno do espectro autista e deficiência intelectual no ensino fundamental Iinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIEBrunoni, Déciohttp://lattes.cnpq.br/6245382294135211Lowenthal, Rosanehttp://lattes.cnpq.br/3764252492071682BrasilCentro de Ciências Biológicas e da Saúde (CCBS)UPMDistúrbios do DesenvolvimentoORIGINALTally Lichtensztejn Tafla.pdfTally Lichtensztejn Tafla.pdfapplication/pdf1266979https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/60672fdb-c8e2-474c-a310-a06dd46fa7d3/download1ed6e273523f724bf5715193c237f5c7MD51TEXTTally Lichtensztejn Tafla.pdf.txtTally Lichtensztejn Tafla.pdf.txtExtracted texttext/plain111726https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/f65ffda1-4a4d-4a33-85eb-9c3017a43c91/download1b492e3aa873110426cb1601367d381aMD52THUMBNAILTally Lichtensztejn Tafla.pdf.jpgTally Lichtensztejn Tafla.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1090https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/14ad69a6-d8ab-448f-9e44-86c061d72b13/downloadcabfc3d92ff5b462308bf8fe6b96becaMD5310899/264822022-03-14 19:53:09.791http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acesso Abertooai:dspace.mackenzie.br:10899/26482https://dspace.mackenzie.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRIhttps://adelpha-api.mackenzie.br/server/oai/repositorio@mackenzie.br||paola.damato@mackenzie.bropendoar:102772022-03-14T19:53:09Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie - Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)false
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