ABSTRACT
Abstract Objective To evaluate the construct validity and model-based reliability of general and specific contributions of the subscales of the Movement Assessment Battery for Children-2 (MABC-2) and Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency-2 (BOT-2) when evaluating motor skills across a range of psychiatric disorders. Methods Confirmatory factor analysis (CFA) and bifactor analysis were conducted on BOT-2 data from 187 elementary school students (grades 1 to 6) (mean age: 113 ± 20 months; boys: n = 117, 62.56%) and on MABC-2 data from 127 elementary school students (grade 1) (mean age: 76 ± 2 months; boys: n = 58, 45.67%). Results The results of the CFA fit the data for multidimensionality for the BOT-2 and presented poor fit indices for the MABC-2. For both tests, the bifactor model showed that the reliability of the subscales was poor. Conclusions The BOT-2 exhibited factorial validity with a multidimensional structure among the current samples, but the MABC-2 showed poor fit indices, insufficient to confirm its multidimensional structure. For both tests, most of the reliable variance came from a general motor factor (M-factor), therefore the scoring and reporting of subscale scores were not justified for both tests.
Resumo Objetivo Avaliar a validade de construto e a confiabilidade das subescalas do Movement Assessment Battery for Children-2 (MABC-2) e do Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency-2 (BOT-2) com base em modelos das contribuições gerais e específicas ao avaliar habilidades motoras em transtornos psiquiátricos. Métodos Foram realizadas análise fatorial confirmatória (AFC) e análise bifatorial em dados de 187 escolares do primeiro ao sexto ano do ensino fundamental (idade média: 113 ± 20 meses; meninos: n = 117, 62,56%) que foram avaliados com o BOT-2, e em dados de 127 escolares do primeiro ano do ensino fundamental (idade média: 76 ± 2 meses; meninos: n = 58, 45,67%) avaliados com o MABC-2. Resultados Os resultados da AFC apresentaram índices de ajuste satisfatórios de multidimensionalidade para o BOT-2 e apresentaram índices de ajuste insatisfatórios para o MABC-2. Para ambos os testes, o modelo bifatorial mostrou que a confiabilidade das subescalas era ruim. Conclusão O BOT-2 apresentou validade fatorial com uma estrutura multidimensional entre as amostras utilizadas, mas o MABC-2 apresentou índices de ajuste insatisfatórios, insuficientes para confirmar sua estrutura multidimensional. Para ambos os testes, a maior parte da variância confiável veio de um fator motor geral (fator-M), portanto, a pontuação e o relato dos escores das subescalas não se justificaram para ambos os testes.
Subject(s)
Humans , Male , Female , Child , Child Development/physiology , Language Disorders/physiopathology , Learning Disabilities/physiopathology , Motor Skills/physiology , Neuropsychological Tests/standards , Reproducibility of Results , Language Disorders/diagnosis , Learning Disabilities/diagnosis , Neuropsychological Tests/statistics & numerical dataABSTRACT
Developmental Coordination Disorder (DCD), a chronic and usually permanent condition found in children, is characterized by motor impairment that interferes with a child's activities of daily living and with academic achievement. One of the most popular tests for the quantitative diagnosis of DCD is the Movement Assessment Battery for Children (MABC). Based on the Battery's standardized scores, it is possible to identify children with typical development, children at risk of developing DCD, and children with DCD. This article describes a computational system we developed to assist with the analysis of results obtained in the MABC test. The tool was developed for the web environment and its database provides integration of MABC data. Thus, researchers around the world can share data and develop collaborative work in the DCD field. In order to help analysis processes, our system provides services for filtering data to show more specific sets of information and present the results in textual, table, and graphic formats, allowing easier and more comprehensive evaluation of the results.
O Transtorno do Desenvolvimento da Coordenação (TDC), uma condição crônica e, geralmente, encontrada em crianças, é caracterizado por comprometimento motor que interfere nas atividades de vida diária de uma criança e em seu desempenho acadêmico. Um dos testes mais populares para o diagnóstico quantitativo do TDC é a bateria Movement Assessment Battery for Children (MABC). Com base em escores padronizados da bateria, é possível identificar as crianças com desenvolvimento típico, crianças com risco de desenvolver o TDC e crianças com TDC. Este artigo descreve um sistema computacional que desenvolvemos para ajudar com a análise dos resultados obtidos na bateria MABC. A ferramenta foi desenvolvida para o ambiente web e sua base de dados fornece integração dos dados da MABC. Assim, pesquisadores de todo o mundo podem compartilhar dados e desenvolver trabalho colaborativo na área do TDC. A fim de ajudar os processos de análise, nosso sistema fornece serviços de filtragem de dados para mostrar conjuntos mais específicos de informação e apresentar os resultados em formato de texto, tabela e gráficos, permitindo a avaliação mais fácil e mais abrangente dos resultados.
Trastorno del Desarrollo de la Coordinación (TDC), una condición permanente crónica y generalment se encuentran en los niños, se caracteriza por alteraciones motoras que interfiere con las actividades de la vida diaria de un niño y con el rendimiento académico. Una de las pruebas más populares para el diagnóstico cuantitativo del TDC es la batería Movement Assessment Battery for Children (MABC). En base a los puntajes estandarizados de la batería, es posible identificar a los niños con un desarrollo típico, los niños en situación de riesgo de desarrollar TDC, y los niños con TDC. En este artículo se describe un sistema computacional que hemos desarrollado para ayudar en el análisis de los resultados obtenidos en la prueba MABC. La herramienta fue desarrollada para el ambiente web y su base de datos proporciona integración de datos MABC. Por lo tanto, los investigadores de todo el mundo pueden compartir datos y desarrollar el trabajo de colaboración en el campo de TDC. Con el fin de ayudar a los procesos de análisis, nuestro sistema ofrece servicios de filtrado de datos para mostrar los conjuntos más específicos de información y presentar los resultados en formatos del texto, tablas y gráficos, lo que permite la evaluación más fácil y más completa de los resultados.