Name: Avançando na avaliação da dislexia em crianças por meio de testes computadorizados (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-08-16T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min
Description: Aprenda a validar a Bateria Multimídia SICOLE-R para avaliar habilidades cognitivas e de leitura em crianças hispanofalantes, diagnosticando dislexia com precisão e orientando intervenções educacionais personalizadas.

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<meta charset="utf8"></head><body>Avaliação computadorizada da dislexia para crianças falantes de espanhol usando SICOLE-R

<ol><li>World Federation of Neurology. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Report+of+research+group+on+Dyslexia+and+world+illiteracy%22">Report of research group on Dyslexia and world illiteracy</a>. , Dallas. (1968).</li>
<li>Diamanti, V., Goulandris, N., Campbell, R., Protopapas, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dyslexia+profiles+across+orthographies+differing+in+transparency%3A+An+evaluation+of+theoretical+predictions+contrasting+English+and+Greek%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Stud+Reading%22%5BJournal%5D)">Dyslexia profiles across orthographies differing in transparency: An evaluation of theoretical predictions contrasting English and Greek.</a> Sci Stud Reading. 22 (1), 55-69 (2018).</li>
<li>Shaywitz, S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aShaywitz%2C+S+%22Overcoming+dyslexia%3A+A+new+and+complete+science-based+program+for+reading+problems+at+any+level%22">Overcoming dyslexia: A new and complete science-based program for reading problems at any level</a>. , Alfred A. Knopf. (2003).</li>
<li>Heikki Lyytinen, H., Ronimus, H., Alanko, A., Poikkeus, N. M., Taanila, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Early+identification+of+dyslexia+and+the+use+of+computer+game-based+practice+to+support+reading+acquisition%5BTitle%5D)+AND+%22Nordic+Psychol%22%5BJournal%5D)">Early identification of dyslexia and the use of computer game-based practice to support reading acquisition.</a> Nordic Psychol. 59 (2), 109-126 (2007).</li>
<li>Tobia, V., Marzocchi, G. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cognitive+profiles+of+Italian+children+with+developmental+dyslexia%5BTitle%5D)+AND+%22Reading+Res+Quart%22%5BJournal%5D)">Cognitive profiles of Italian children with developmental dyslexia.</a> Reading Res Quart. 49 (4), 437-452 (2014).</li>
<li>Rauschenberger, M., Baeza-Yates, R., Rello, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+universal+screening+tool+for+dyslexia+by+a+web-game+and+machine+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Comput+Sci%22%5BJournal%5D)">A universal screening tool for dyslexia by a web-game and machine learning.</a> Front Comput Sci. 3, 628634(2022).</li>
<li>Ekhsan, H. M., Ahmad, S. Z., Halim, S. A., Hamid, J. N., Mansor, N. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+implementation+of+interactive+multimedia+in+early+screening+of+dyslexia%5BTitle%5D)+AND+%22Int+Conf+Innov+Mgmt+Tech+Res%22%5BJournal%5D)">The implementation of interactive multimedia in early screening of dyslexia.</a> Int Conf Innov Mgmt Tech Res. , 566-569 (2012).</li>
<li>Jiménez, J. E. Dyslexia in Spanish. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aJim%C3%A9nez%2C+JE+%22Prevalence+and+cognitive%2C+cultural%2C+family+and+biological+indicators%22">Prevalence and cognitive, cultural, family and biological indicators</a>. , Ediciones Pirámide. Madrid. (2012).</li>
<li>Hatcher, J., Snowling, M. J. The phonological representations hypothesis of dyslexia: From theory to practice. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHatcher%2C+J+%22Dyslexia+and+Literacy%2C+Theory+and+Practice%22">Dyslexia and Literacy, Theory and Practice</a>. , Chichester, John Wiley & Sons. (2002).</li>
<li>Goswami, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+temporal+sampling+framework+for+developmental+dyslexia%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Cogn+Sci%22%5BJournal%5D)">A temporal sampling framework for developmental dyslexia.</a> Trends Cogn Sci. 15 (1), 3-10 (2011).</li>
<li>Stein, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+magnocellular+theory+of+developmental+dyslexia%5BTitle%5D)+AND+%22Dyslexia%22%5BJournal%5D)">The magnocellular theory of developmental dyslexia.</a> Dyslexia. 7 (1), 12-36 (2001).</li>
<li>Nicolson, R. I., Fawcett, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+Dyslexia%3A+The+delayed+neural+commitment+framework%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Behav+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Development of Dyslexia: The delayed neural commitment framework.</a> Front Behav Neurosci. 21 (13), 112(2001).</li>
<li>Pennington, B. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Individual+prediction+of+dyslexia+by+single+versus+multiple+deficit+models%5BTitle%5D)+AND+%22J+Abnorm+Psychol%22%5BJournal%5D)">Individual prediction of dyslexia by single versus multiple deficit models.</a> J Abnorm Psychol. 121 (1), 212-224 (2012).</li>
<li>Ring, J., Black, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+multiple+deficit+model+of+dyslexia%3A+what+does+it+mean+for+identification+and+intervention%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Dyslexia%22%5BJournal%5D)">The multiple deficit model of dyslexia: what does it mean for identification and intervention.</a> Ann Dyslexia. 68 (2), 104-125 (2018).</li>
<li>Soriano-Ferrer, M., Nievas-Cazorla, F., Sánchez-López, P., Félix-Mateo, V., González-Torre, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reading-related+cognitive+deficits+in+Spanish+developmental+Dyslexia%5BTitle%5D)+AND+%22Procedia+-+Social+Behav+Sci%22%5BJournal%5D)">Reading-related cognitive deficits in Spanish developmental Dyslexia.</a> Procedia - Social Behav Sci. 132, 3-9 (2014).</li>
<li>The implementation of a web application for screening children with Dyslexia. Zygouris, N. C., et al. International Conference on Interactive Collaborative Learning, , (2016).</li>
<li>Snowling, M. J., Hulme, C. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSnowling%2C+MJ+%22The+Science+of+Reading%3A+A+Handbook%22">The Science of Reading: A Handbook</a>. , Wiley-Blackwell. (2021).</li>
<li>Politi-Georgousi, S., Drigas, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mobile+applications%2C+an+emerging+powerful+tool+for+Dyslexia+screening+and+intervention%3A+A+systematic+literature+review%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Interact+Mobile+Technol%22%5BJournal%5D)">Mobile applications, an emerging powerful tool for Dyslexia screening and intervention: A systematic literature review.</a> Int J Interact Mobile Technol. 14 (18), 4-17 (2020).</li>
<li>Fawcett, A. J., Nicolson, R. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Dyslexia+early+screening+test%5BTitle%5D)+AND+%22Irish+J+Psychol%22%5BJournal%5D)">The Dyslexia early screening test.</a> Irish J Psychol. 16 (3), 248-259 (1995).</li>
<li>Zygouris, N. C., et al. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aZygouris%2C+NC+%22The+implementation+of+a+web+application+for+screening+children+with+dyslexia+Interactive+Collaborative+Learning%22">The implementation of a web application for screening children with dyslexia Interactive Collaborative Learning</a>. , Advances in Intelligent Systems and Computing. Cham. (2017).</li>
<li>Hautala, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identification+of+reading+difficulties+by+a+digital+game-based+assessment+technology%5BTitle%5D)+AND+%22J+Edu+Comput+Res%22%5BJournal%5D)">Identification of reading difficulties by a digital game-based assessment technology.</a> J Edu Comput Res. 58 (5), 1003-1028 (2020).</li>
<li>Ahmad, N., Rehman, M. B., El Hassan, H. M., Ahmad, I., Rashid, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+efficient+machine+learning-based+feature+optimization+model+for+the+detection+of+dyslexia%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Intell+Neurosci%22%5BJournal%5D)">An efficient machine learning-based feature optimization model for the detection of dyslexia.</a> Comput Intell Neurosci. 9, 8491753(2022).</li>
<li>Rello, L., Baeza-Yates, R., Ali, A., Bigham, J. P., Serra, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+risk+of+dyslexia+with+an+online+gamified+test%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Predicting risk of dyslexia with an online gamified test.</a> PLoS One. 15 (12), e0241687(2020).</li>
<li>Dębska, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+cognitive+basis+of+dyslexia+in+school-aged+children%3A+A+multiple+case+study+in+a+transparent+orthography%5BTitle%5D)+AND+%22Dev+Sci%22%5BJournal%5D)">The cognitive basis of dyslexia in school-aged children: A multiple case study in a transparent orthography.</a> Dev Sci. 25 (2), e13173(2022).</li>
<li>Jiménez, J. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Discriminant+validity+of+the+Sicole-R-Primaria+Multimedia+Battery+for+the+evaluation+of+cognitive+processes+associated+with+dyslexia%5BTitle%5D)+AND+%22Revista+de+Investigaci%C3%B3n+Educativa%22%5BJournal%5D)">Discriminant validity of the Sicole-R-Primaria Multimedia Battery for the evaluation of cognitive processes associated with dyslexia.</a> Revista de Investigación Educativa. 27 (1), 49-71 (2009).</li>
<li>Guzmán, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessment+of+naming+speed+in+reading+learning+difficulties%5BTitle%5D)+AND+%22Psicothema%22%5BJournal%5D)">Assessment of naming speed in reading learning difficulties.</a> Psicothema. 16 (3), 442-447 (2004).</li>
<li>Jiménez, J. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Is+the+deficit+in+phonological+awareness+better+explained+in+terms+of+task+differences+or+effects+of+syllable+structure%5BTitle%5D)+AND+%22Appl+Psycholinguist%22%5BJournal%5D)">Is the deficit in phonological awareness better explained in terms of task differences or effects of syllable structure.</a> Appl Psycholinguist. 26 (2), 267-283 (2005).</li>
<li>Ortiz, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Locus+and+nature+of+perceptual+phonological+deficit+in+Spanish+children+with+reading+disabilities%5BTitle%5D)+AND+%22J+Learn+Disabil%22%5BJournal%5D)">Locus and nature of perceptual phonological deficit in Spanish children with reading disabilities.</a> J Learn Disabil. 40 (1), 80-92 (2007).</li>
<li>Ortiz, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+speech+perception+in+children+with+dyslexia%5BTitle%5D)+AND+%22Psicothema%22%5BJournal%5D)">Development of speech perception in children with dyslexia.</a> Psicothema. 20 (4), 678-683 (2008).</li>
<li>Jiménez, J. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Double-deficit+hypothesis+in+Spanish+developmental+dyslexia%5BTitle%5D)+AND+%22Topics+Lang+Disorders%22%5BJournal%5D)">The Double-deficit hypothesis in Spanish developmental dyslexia.</a> Topics Lang Disorders. 28 (1), 46-60 (2008).</li>
<li>Jiménez, J. E., García de la Cadena, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Learning+disabilities+in+Guatemala+and+Spain%3A+A+cross-national+study+of+the+prevalence+and+cognitive+processes+associated+with+reading+and+spelling+disabilities%5BTitle%5D)+AND+%22Learning+Disabilities+Res+Pract%22%5BJournal%5D)">Learning disabilities in Guatemala and Spain: A cross-national study of the prevalence and cognitive processes associated with reading and spelling disabilities.</a> Learning Disabilities Res Pract. 22, 161-169 (2007).</li>
<li>Jiménez, J. E., de la Cadena, C. G., Siegel, L. S., O'Shanahan, I., García, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gender+ratio+and+cognitive+profiles+in+dyslexia%3A+a+cross-national+study%5BTitle%5D)+AND+%22Read+Writ%22%5BJournal%5D)">Gender ratio and cognitive profiles in dyslexia: a cross-national study.</a> Read Writ. 24, 729-747 (2011).</li>
<li>Rodrigo, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessment+of+orthographic+processing+in+Spanish+children+with+dyslexia%3A+the+role+of+lexical+and+sublexical+units%5BTitle%5D)+AND+%22Revista+Electr%C3%B3nica+de+Investigaci%C3%B3n+Psicoeducativa+y+Psicopedag%C3%B3gica%22%5BJournal%5D)">Assessment of orthographic processing in Spanish children with dyslexia: the role of lexical and sublexical units.</a> Revista Electrónica de Investigación Psicoeducativa y Psicopedagógica. 2 (2), 105-126 (2004).</li>
<li>Jiménez, J. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+syntactic-semantic+processing+in+developmental+dyslexia%5BTitle%5D)+AND+%22Elect+J+Res+Edu+Psychol%22%5BJournal%5D)">Evaluation of syntactic-semantic processing in developmental dyslexia.</a> Elect J Res Edu Psychol. 2 (2), 127-142 (2004).</li>
<li>Jiménez, J. E., Rodríguez, C., Ramírez, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spanish+developmental+dyslexia%3A+prevalence%2C+cognitive+profile%2C+and+home+literacy+experiences%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Child+Psychol%22%5BJournal%5D)">Spanish developmental dyslexia: prevalence, cognitive profile, and home literacy experiences.</a> J Exp Child Psychol. 103 (2), 167-185 (2009).</li>
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<li>Guzmán, R., Jiménez, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Normative+study+on+psycholinguistic+parameters+in+children+aged+6+to+8+years%3A+Subjective+familiarity%5BTitle%5D)+AND+%22Cognitiva%22%5BJournal%5D)">Normative study on psycholinguistic parameters in children aged 6 to 8 years: Subjective familiarity.</a> Cognitiva. 2, 153-191 (2001).</li>
<li>Cohen, P., Cohen, J., Aiken, L., West, S. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+problem+of+units+and+the+circumstance+for+POMP%5BTitle%5D)+AND+%22Multivariate+Behav+Res%22%5BJournal%5D)">The problem of units and the circumstance for POMP.</a> Multivariate Behav Res. 34, 315-346 (1999).</li>
<li>R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing_. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22R+Foundation+for+Statistical+Computing%22">R Foundation for Statistical Computing</a>. , Vienna, Austria. (2023).</li>
<li>Rosseel, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((lavaan%3A+An+R+package+for+structural+equation+modeling%5BTitle%5D)+AND+%22J+Stat+Software%22%5BJournal%5D)">lavaan: An R package for structural equation modeling.</a> J Stat Software. 48 (2), 1-36 (2012).</li>
<li>Jorgensen, T. D., Pornprasertmanit, S., Schoemann, A. M., Rosseel, Y. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aJorgensen%2C+TD+%22semTools%3A+Useful+tools+for+structural+equation+modeling%22">semTools: Useful tools for structural equation modeling</a>. , R package version 0.5-6. (2022).</li>
<li>Wickham, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWickham%2C+H+%22ggplot2%3A+Elegant+graphics+for+data+analysis%22">ggplot2: Elegant graphics for data analysis</a>. , Springer-Verlag. New York. (2016).</li>
<li>Byrne, B. M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aByrne%2C+BM+%22Structural+equation+modeling+with+AMOS%3A+Basic+concepts%2C+applications%2C+and+programming%22">Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming</a>. , Third Edition, Taylor & Francis Group. (2016).</li>
<li>Vandenberg, R. J., Lance, C. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+review+and+synthesis+of+the+measurement+invariance+literature%3A+Suggestions%2C+practices%2C+and+recommendations+for+organizational+research%5BTitle%5D)+AND+%22Org+Res+Methods%22%5BJournal%5D)">A review and synthesis of the measurement invariance literature: Suggestions, practices, and recommendations for organizational research.</a> Org Res Methods. 3 (1), 4-70 (2000).</li>
<li>Hirschfeld, G., von Brachel, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multiple-Group+confirmatory+factor+analysis+in+R+-+A+tutorial+in+measurement+invariance+with+continuous+and+ordinal+indicators%5BTitle%5D)+AND+%22Pract+Assess+Res+Eval%22%5BJournal%5D)">Multiple-Group confirmatory factor analysis in R - A tutorial in measurement invariance with continuous and ordinal indicators.</a> Pract Assess Res Eval. 19 (7), 1-12 (2014).</li>
<li>Sachs, M. C. plotROC: A Tool for Plotting ROC Curves. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSachs%2C+MC+%22J+Stat+Softw%22">J Stat Softw</a>. 79, 2(2017).</li>
<li>Jing, W., Yu, E. L. X., Motevalli, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comparison+between+cognitive+assessment+and+neurobiology+technology+assessment+of+dyslexia%3A+A+literature+review%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Acad+Res+Busi+Soc+Sci%22%5BJournal%5D)">A comparison between cognitive assessment and neurobiology technology assessment of dyslexia: A literature review.</a> Int J Acad Res Busi Soc Sci. 13 (4), 976-986 (2023).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Sicole-R</td><td>Universidad de La Laguna</td><td>TF-263- 07</td><td></td></tr></tbody></table>

avançando na avaliação da dislexia em crianças por meio de testes computadorizados

Advancing Dyslexia Assessment in Children Through Computerized Testing

Exemplo de estudo A amostra incluiu 881 participantes da Espanha (N = 325), México (N = 169), Guatemala (N = 227) e Chile (N = 160), todos falantes nativos de espanhol. A amostra foi dividida em dois grupos: 451 no grupo com dificuldade de leitura (RD) e 430 no grupo com desempenho normal (NAR). Crianças com necessidades educacionais especiais - aquelas que requerem apoio e atenção educacional específica devido a deficiências sensoriais, problemas neurológicos ou outras condições - foram excluídas porque esses fatores são normalmente usados como critérios de exclusão para dificuldades de aprendizagem ou distúrbios comportamentais graves, temporariamente ou durante a escolaridade. Os participantes do grupo RD foram selecionados com base em critérios como QI igual ou superior a 80, percentil de medição do tempo de leitura de palavras acima do percentil 75, percentil de medição do tempo de leitura de pseudopalavras acima do percentil 75 ou percentil de medição de precisão de leitura de pseudopalavras abaixo do percentil 25. Da mesma forma, o grupo NAR foi selecionado com base em critérios comparáveis, com a adição de um percentil de tarefa de compreensão PROLEC36 acima do percentil 25. Todos os percentis foram determinados de acordo com as séries dos participantes. A classificação dos participantes nesses grupos dependia de tarefas de leitura de palavras e pseudopalavras, cada uma composta por blocos separados. Em ambos os blocos, os participantes foram instruídos a ler em voz alta os estímulos verbais apresentados o mais rápido possível. O bloco de leitura de palavras incluiu 32 estímulos, enquanto o bloco de leitura de pseudopalavras continha 48 estímulos. A familiaridade das palavras foi controlada por meio de critérios delineados por Guzmán e Jiménez37. Foram registradas medidas de acertos, erros e tempos de latência, sendo os tempos de latência medidos desde o aparecimento de cada item até o início da resposta vocal do aluno. O bloco de leitura de palavras demonstrou alta consistência interna (α = 0,89), enquanto o bloco de leitura de pseudopalavras exibiu consistência interna ainda maior (α = 0,91). A distribuição dos alunos com RD e NAR nas diferentes séries foi a seguinte: Na segunda série, havia 30 alunos NAR e 27 alunos RD. Na transição para a terceira série, 100 NARs foram observados ao lado de 88 alunos de RD. A quarta série incluiu 100 alunos NAR e 116 RD. Na quinta série, havia 100 alunos NAR e 116 RD, enquanto na sexta série, havia 100 alunos NAR e 104 RD. Para avaliar as diferenças de idade na amostra total e dentro de cada série, foram realizados testes ANOVA de uma via. Os resultados não revelaram diferenças significativas, com todos os valores de p excedendo 0,05. Da mesma forma, a distribuição da variável sexo foi examinada por meio do teste qui-quadrado, com todos os valores de p também excedendo 0,05.
Estatística descritiva A Tabela 1 apresenta a estatística descritiva (média e desvio-padrão) para a idade e as medidas de avaliação. Os dados são categorizados por gênero, distinguindo entre leitores com desempenho normal e aqueles com dificuldades de leitura em vários países. Os resultados mostraram correlações positivas e estatisticamente significativas entre um grande número de medidas de avaliação (ver Tabela 2). A tabela exibe correlações entre as medidas, variando de fraca a forte. Correlações menores que 0,3 são consideradas fracas, enquanto aquelas maiores que 0,5 são categorizadas como fortes. Valores de correlação específicos são fornecidos juntamente com suas respectivas classificações de força. Por exemplo, correlações fracas (r &lt; 0,3) incluíram as de blending-segmentação (r = 0,354) e deleção-compreensão homófona (r = 0,270). Correlações moderadas (0,3 ≤ r &lt; 0,5) foram observadas entre a estrutura gramatical-número (r = 0,463) e a estrutura funcional palavras-gramática (r = 0,512). Fortes correlações (r ≥ 0,5) são evidentes para número-gênero (r = 0,642) e imagem RAN-Color RAN (r = 0,442).
Tabela 1: Estatística descritiva das medidas. Esta tabela fornece a média, desvio padrão e outras estatísticas descritivas para as várias medidas incluídas na ferramenta digital. IDADE: Idade; NAR: Normalmente alcançando leitores; RD: Dificuldade de leitura; SEG: Segmentação; BLN: Mistura; ISO: Isolamento de fonemas; DEL: Deleção de fonemas; HOM: Compreensão homófona; R&amp;S: Raiz &amp; Sufixos; GEN: Gênero; NUM: Número; FW: Palavras funcionais; GRS: Estrutura Gramatical; EXT: Texto Expositivo ; NAT: Texto Narrativo; VOC: Vocalização da articulação; MOA: Forma de articulação; POA= Local de articulação; DIG: Dígito RAN; LET: Carta correu; COL: Cor RAN; FOTO: Imagem RAN <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67031/Table_1_RE.xlsx" target="_blank">Clique aqui para baixar esta tabela.</a>
Tabela 2: Coeficientes de correlação das medidas. Esta tabela mostra os coeficientes de correlação entre as diferentes medidas da ferramenta digital, indicando a força e a direção das relações entre essas medidas. SEG: Segmentação; BLN: Mistura; ISO: Isolamento de fonemas; DEL: Deleção de fonemas; HOM: Compreensão homófona; R&amp;S: Raiz &amp; Sufixos; GEN: Gênero; NUM: Número; GRS: Estrutura Gramatical; FW: Palavras Funcionais; EXT: Texto Expositivo ; NAT: Texto Narrativo; VOC: Vocalização da articulação; MOA: Forma de articulação; POA= Local de articulação; DIG: Dígito RAN; LET: Carta correu; COL: Cor RAN; FOTO: Imagem RAN. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67031/Table%202_RE.xlsx" target="_blank">Clique aqui para baixar esta tabela.</a>
Análise fatorial confirmatória A AFC foi realizada para avaliar a estrutura fatorial proposta da bateria multimídia. O modelo inclui um fator de segunda ordem e seis variáveis latentes, cada uma representando módulos distintos da bateria multimídia. Esses construtos incluem consciência fonológica (incluindo tarefas de segmentação fonêmica, isolamento, combinação e exclusão), módulo morfo-ortográfico (envolvendo sufixos de raiz e sufixos e tarefas de compreensão homófona), sintaxe (compreendendo tarefas de gênero, número, estrutura gramatical e palavras funcionais), percepção de fala (envolvendo tarefas de voz, modo de articulação e local de articulação), compreensão de leitura (abrangendo tarefas de compreensão de texto expositivo e narrativo) e tarefas de compreensão rápida de texto nomenclatura automatizada (tarefas de letras, cores, dígitos e imagens da tarefa RAN). Para garantir a consistência em todas as tarefas da bateria multimídia (variando de 0 a 1), usamos a estimativa de proporção de escala máxima (POMS). Os escores do POMS foram calculados para as tarefas baseadas no tempo (raízes e sufixos)38.
As análises estatísticas e as apresentações gráficas foram realizadas usando o R versão 4.3.139, empregando os pacotes lavaan40, semTools41 e ggplot242 . O ajuste do modelo foi avaliado usando vários índices de qualidade de ajuste. Embora a qualidade do ajuste do qui-quadrado tenha sido significativa, χ2(df) = 632,01, p &lt; 0,001, o que sugere uma discrepância entre o modelo hipotético e os dados observados, é importante notar que o teste do qui-quadrado é sensível ao tamanho da amostra43. Portanto, índices de ajuste adicionais foram considerados.
O índice de ajuste comparativo (CFI) rendeu um valor de 0,961, excedendo o limite comumente aceito de 0,95 e indicando um bom ajuste aos dados. A raiz quadrada média do erro de aproximação (RMSEA) foi de 0,038, indicando um ajuste próximo do modelo aos dados. O resíduo quadrático médio padronizado (SRMR) foi de 0,034, abaixo do valor recomendado de 0,05, sugerindo um ajuste ideal. As cargas fatoriais para os itens variaram de 0,36 a 0,81, indicando cargas significativas em seus respectivos fatores. A variância média total extraída (AVE) excedeu .50, sugerindo validade convergente adequada, e a confiabilidade composta total (CR) foi superior a .80, indicando boa confiabilidade de consistência interna.
Em conclusão, os resultados da AFC apoiaram a estrutura fatorial proposta, demonstrando bom ajuste do modelo, validade convergente e confiabilidade. Consulte a representação gráfica do modelo na Figura 1.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67031/67031fig01.jpg"> Figura 1: Análise fatorial confirmatória. Esta figura ilustra os resultados da análise fatorial confirmatória realizada na ferramenta digital, destacando as cargas fatoriais e as relações entre diferentes medidas de processamento cognitivo. Abreviaturas: SIC= Sicole-R; PA= Consciência fonológica; SEG= Segmentação; BLN= Mistura; ISO= Isolamento; DEL= Deleção; MO= Processamento morfológico; HOM= Compreensão homófona; R&amp;S= Raiz e sufixos; SYN= Processamento sintático; GEN= Sexo; NÚM= Número; GRS= Estrutura gramatical; FW= Palavras funcionais; RC= Compreensão de leitura; EXT= Texto expositivo; NAT= Texto narrativo; SP= Percepção de fala; VOC= Vocalização da articulação; MOA= Forma de articulação; POA= Local de articulação; RAN= Nomeação Automatizada Rápida; NUM= Número CORREU; LET= Letra RAN; COL= Cor RAN; PIC= Imagem RAN. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67031/67031fig01large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
Análises de invariância de medição foram usadas para testar se a estrutura fatorial da bateria multimídia era estável entre os gêneros. O teste de invariância de medição consiste em uma série de comparações de modelos que definem restrições de igualdade cada vez mais rigorosas44. Realizamos as análises estatísticas e seguimos os mesmos critérios do modelo de ajuste da AFC anterior. Restringimos sucessivamente os parâmetros que representam as estruturas configurais, métricas (carregamentos), escalares (interceptações) e estritas (residuais)45. Um ajuste ruim em qualquer um desses modelos sugere que o aspecto que está sendo restringido não funciona de forma consistente para os diferentes grupos. O grau de invariância foi determinado conjuntamente quando χ2D foi &gt;0,05 e ΔCFI foi &lt;0,01. Um resumo dos resultados dos índices dos modelos e as diferenças entre eles são mostrados na Tabela 3.
Tabela 3: Índices de ajuste do modelo de invariância. Esta tabela apresenta os índices de ajuste para testar a invariância de gênero do modelo, avaliando o quão bem a ferramenta digital mantém a consistência em sua estrutura e propriedades de medição entre grupos masculinos e femininos. Esses índices garantem a confiabilidade e validade da ferramenta, confirmando sua capacidade de medir processos cognitivos de forma consistente em diversos grupos de gênero. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67031/Table%203_RE.xlsx" target="_blank">Clique aqui para baixar esta tabela.</a>
O modelo configural, que restringiu apenas a configuração relativa das variáveis no modelo a ser a mesma em ambos os grupos, teve um ajuste adequado aos dados: χ2 (292) = 745,970, p&lt;,001, CFI = 0,964, SRMR = 0,034, RMSEA = 0,036, IC 90% (0,033, 0,038). O modelo de invariância métrica restringiu a configuração de variáveis e todas as cargas de fatores para serem constantes entre os grupos. Os índices de ajuste foram comparáveis aos do modelo configural: χ2 (310) = 768,56, p&lt;,001, CFI = 0,963, SRMR = 0,037, RMSEA = 0,036, IC 90% (0,033, 0,038). A invariância das cargas fatoriais foi apoiada pelos testes de diferenças não significativas que avaliaram a similaridade do modelo: χ2D (18) = 26,30, p = 0,09; ΔCFI = 0,001. No modelo de invariância escalar, a configuração, as cargas fatoriais e as médias/interceptações dos indicadores foram restritas a serem as mesmas para cada grupo. Os índices de ajuste foram inferiores ao ideal: χ2(322) = 787,50, p&lt;,001, CFI = 0,963, SRMS = 0,038, RMSEA = 0,035 (IC 90% = 0,032, 0,038). Os testes de diferença que avaliaram a similaridade do modelo sugeriram que havia invariância fatorial: χ2D(12)=13,00, p = 0,369; ΔCFI = 0,001. Finalmente, no modelo de invariância estrita, a configuração, as cargas fatoriais, as médias/interceptações dos indicadores e os resíduos foram restringidos a serem os mesmos para cada grupo. Os índices de ajuste foram inferiores ao ideal: χ2 (341) = 798,20, p&lt;,001, CFI = 0,961, SRMS = 0,039, RMSEA = 0,0035 (IC 90% = 0,032, 0,038). A invariância estrita foi apoiada pelos testes de diferenças não significativas que avaliaram a similaridade do modelo: χ2D(11) = 25,81, p&lt;,001; ΔCFI = 0,002
Precisão diagnóstica Para avaliar a precisão e a capacidade discriminativa da bateria multimídia, foram realizadas análises de características de operação do receptor (ROC). A análise ROC auxilia na determinação do limite ideal (valor de corte) para um teste de avaliação em escala contínua, equilibrando a sensibilidade (capacidade de identificar corretamente os verdadeiros positivos) e a especificidade (capacidade de identificar corretamente os verdadeiros negativos). Além disso, a análise ROC foi usada para avaliar a capacidade do teste de discriminar entre os grupos RD e NAR. Para realizar a análise, foram calculados escores Z por série para cada tarefa da bateria multimídia. A pontuação geral consistiu na soma das pontuações zeta. As análises estatísticas e as apresentações gráficas foram realizadas usando o R versão 4.3.141. Foram utilizados os pacotes pROC46 e ggplot242 . Em termos de acurácia diagnóstica, a bateria multimídia exibiu uma área sob a curva (AUC) de 9439,8 [IC 95%: 93,31%-96,24% (DeLong)] e uma sensibilidade de 91,0 (Figura 2). As curvas ROC por grau mostraram os seguintes índices: 2° grau, AUC= 96,195% [IC: 91,54%-100% (DeLong)], Se= 0,96, Sp=0,90; 3° grau, AUC= 95,3, [IC 95%: 92,43%-98,18% (DeLong)], Se=75,70, Sp= 72,34; 4° grau, AUC=93,4 [IC 95%: 90,2%-96,66% (DeLong)], Se=0,92, Sp=0,84; 5° grau, AUC=95,9 [IC 95%: 93,11%-98,75% (DeLong)], Se=0,90, Sp=0,95; 6° grau, AUC=94,4 [IC 95%: 91,11%-97,69% (DeLong)], Se=.92, Sp=.91.
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67031/67031fig02.jpg"> Figura 2: Análise da curva ROC. Esta figura apresenta a análise da curva ROC, que mostra a precisão diagnóstica da ferramenta digital, traçando a taxa de verdadeiros positivos em relação à taxa de falsos positivos em várias configurações de limite. As unidades para o eixo x da curva ROC são especificidade e as unidades para o eixo y são sensibilidade. Abreviaturas: ROC= curva característica de operação do receptor; AUC= área sob a curva. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67031/67031fig02large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>

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