Analyse du parcours dans Gipse

Apesar de alguns autores argumentarem que os testes de inteligência não são necessários para a definição de DD (Siegel, 1989, 1992), outros suportam a ideia que a discrepância entre o rendimento e a inteligência é importante para o conceito de DD (Meyen, 1989; Torgesen, 1989). No contexto da avaliação psicológica compreensiva, a Escala de Inteligência de Wechsler para Crianças (Wechsler, 1991, 2003) é a mais frequentemente utilizada para excluir dificuldades intelectuais que poderão estar na génese das dificuldades de leitura e, igualmente, para analisar os defeitos cognitivos específicos que poderão ser úteis para o diagnóstico (Moura et al., 2014).

Uma vez que estes défices específicos estão interligados com a DD, é esperado que as crianças com dislexia mostrem fragilidades em alguns dos subtestes das escalas de Wechsler (Moura et al., 2014). O armazenamento temporário de material lido, o qual desempenha um papel central e causal na teoria fonológica (Ramus, Rosen, et al., 2003), depende da memória de trabalho cujos comprometimentos foram relacionados com caraterísticas específicas das crianças com DD (Beneventi, Tønnessen, Ersland, & Hugdahl, 2010; Fiorello, Hale, & Snyder, 2006; Kibby & Cohen, 2008; Swanson, 1999, 2011). Entre os subtestes da WISC-III, o de “Dígitos” e de “Aritmética” requerem processos do loop fonológico e do executivo central, provenientes do modelo de memória de trabalho de Baddeley (Baddeley, 1992, 2002, 2003). Os “Dígitos em Sentido Direto” são frequentemente usados como uma medida do loop fonológico, enquanto os “Dígitos em Sentido Inverso” medem o sistema executivo (Rosenthal, Riccio, Gsanger, & Jarratt, 2006). Diversos estudos mostraram que crianças com DD ou outras DA exibem maus desempenhos nos subtestes de “Memória de Dígitos” e “Aritmética” (Daley & Nagle, 1996; Dickerson Mayes, Calhoun, & Crowell, 1998; Helland & Asbjornsen, 2004; Rotsika et al., 2009; M. Thomson, 2003; Ward, Ward, Hatt, Young, & Mollner, 1995). Os subtestes de “Código” e “Pesquisa de Símbolos” são duas provas nas quais

59 algumas crianças com DD mostram igualmente dificuldades (Doyle et al., 2005; Prifitera & Dersh, 1993; Shanahan et al., 2006; M. Thomson, 2003; Willcutt, Pennington, et al., 2005). O mesmo se verifica nos subtestes “Informação” e “Vocabulário” (Daley & Nagle, 1996) devido à relação entre a inteligência e o desenvolvimento da leitura, um fenómeno conhecido por “efeito de Matthew” (Cain & Oakhill, 2011; Stanovich, 1986). Este fenómeno tem a sua origem nas descobertas que crianças sujeitas a experiencias educacionais precoces enriquecedoras são capazes de utilizar novas experiências educacionais mais eficazmente (Walberg & Tsai, 1983), i.e., segundo De Clercq- Quaegebeur et al. (2010), quanto menor for a exposição a material escrito, menor será a capacidade da criança desenvolver um léxico abrangente e enriquecer subsequentemente o seu conhecimento geral.

A discrepância entre o Quociente de Inteligência Verbal (QIV) e o Quociente de Inteligência de Realização (QIR) nas amostras com DA foi analisada num vasto número de estudos (Daley & Nagle, 1996; Riccio & Hynd, 2000; Rotsika et al., 2009; Rourke, 1998; Slate, 1995). Apesar de alguns estudos apontarem para que uma diferença significativa entre o QIV-QIR possa ser um indicador importante de DA (Riccio & Hynd, 2000), outros não encontraram utilidade na diferença entre o QIV-QIR para distinguir crianças com DA de outros grupos de crianças (Humphries & Bone, 1993; Kavale & Forness, 1984).

Muitos estudos procuraram encontrar perfis específicos da WISC como resultado dos défices cognitivos observados nas crianças com DD e DA (Moura et al., 2014), entre os mais comuns destacam-se:

1. Padrão de Bannatyne;

2. Liberdade do Fator de Distração (LFD2_);

3. Índice de Liberdade do Fator de Distração (ILFD3_);

4. Padrão de baixos resultados nos subtestes de “Aritmética”, “Código”, “Informação” e “Memória de Dígitos” (ACIM4_);

5. Padrão de baixos resultados nos subtestes de “Pesquisa de símbolos”, “Codificação”, “Aritmética” e “Memória de Dígitos” (PCAM5_).

2 _{Versão inglesa: FD (Freedom from Distractibility)} 3 _{Versão inglesa: FDI (Freedom from Distractibility Index)} 4 _{Versão inglesa: ACID.}

60 Apesar de se terem observados resultados inconsistentes (Moura et al., 2014), Bannatyne (1968) sugeriu que os perfis dos subtestes da WISC poderiam ser recategorizados para identificar crianças com DA, especificamente em quatro resultados compósitos:

1. Capacidades espaciais (“Cubos”, “Composição de Objetos” e “Figuras Incompletas”);

2. Capacidades concetuais (“Vocabulário”, “Semelhanças e “Compreensão”); 3. Capacidades sequenciais (“Memória de Dígitos”, “Código” e “Aritmética”); 4. Conhecimento adquirido (“Informação”, “Aritmética” e “Vocabulário”).

Em 1971, Bannatyne reportou que os leitores com dificuldades exibiam um padrão cognitivo específico (Bannatyne, 1971): capacidades espaciais > capacidades concetuais > capacidades sequenciais. Estudos posteriores encontraram suporte para o sistema de classificação proposto por Bannatyne para a WISC e WISC-R (Clarizio & Bernard, 1981; Rugel, 1974; M. D. Smith, Coleman, Dokecki, & Davis, 1977), enquanto outros demonstraram a sua limitada validade diagnóstica (D’Angiulli & Siegel, 2003; Henry & Wittman, 1981; Kavale & Forness, 1984; McKay, Neale, & Thompson, 1985; Vance & Singer, 1979). O primeiro estudo a debruçar-se sobre o padrão de Bannatyne da WISC-III em amostras de crianças disléxicas e com DA foi realizado por Prifitera & Dersh (1993) que compararam as velocidades de base deste padrão na WISC-III em três grupos de crianças, com DA, com PHDA-I e as sem dificuldades. Estes autores descobriram velocidades mínimas de 33% para crianças com DA, 47% para crianças com PHDA-I e 14% para crianças sem dificuldades. Apesar de alguns autores descobrirem que este padrão era confiável e específico para os seus estudos (Ho, Gilger, & Decker, 1988), outros sugeriram que o uso do padrão de Bannatyne da WISC- III não é aconselhável porque encontraram apenas uma sensibilidade e especificidade de 22.4% e 86.1% para o grupo com DA, 24% e 86.1% para o grupo disléxico, respetivamente, e uma velocidade de 13.9% falsos positivos no grupo normativo (C. B. Smith & Watkins, 2004).

A Liberdade do Fator de Distração (LFD) foi identificada numa análise fatorial da WISC- R e inclui os subtestes de “Aritmética”, “Codificação” e “Memória de Dígitos” (Kaufman, 1975). Por outro lado, o Índice de Liberdade do Fator de Distração (ILFD), que surgiu aquando da publicação da WISC-III, consiste apenas dos subtestes de “Aritmética” e de “Memória de Dígitos” (Moura et al., 2014). Para além deste índice, outros três fatores foram incluídos na WISC-III, designadamente: Índice de Compreensão Verbal (ICV);

61 Índice de Organização Percetual (IOP) e Índice de Velocidade de Processamento (IVP). Quanto ao ILFD, Prifitera, Weiss, & Saklofske (1998) consideram que este fator poderá ser melhor conceptualizado como um índice de memória de trabalho. Thomson (2003) mostrou que 80% das crianças com DD apresentavam resultados médios mais baixos no ILFD e no IVP comparativamente ao ICV e ao IOP.

A adição do subteste de “Informação” à tríade composta pela LD deu resultado a outro perfil da WISC, o perfil ACIM. A análise da amostra padronizada da WISC-III levou a que Prifitera & Dersh (1993) descobrissem que a presença do padrão completo do ACIM era muito raro (apenas 1,1% das crianças da amostra padronizada exibia este perfil), apesar de ser mais comum nas amostras de DA e PHDA-I, respetivamente 5.1% e 12.3%. Ackerman, Holloway, Youngdahl, & Dykman (2001) quando analisaram as diferenças entre grupos dos perfis ACIM e ILFD, identificaram que o grupo com dislexia mostrava resultados significativamente mais baixos do que o grupo de normoleitores.

Na análise dos resultados do perfil ACIM, Kaufman (1994) notou que a contribuição do subteste “Informação” é mínima e que as diferenças entre os grupos clínicos (PHDA-I e DA) e não clínicos (crianças com desenvolvimento normal) são largamente atribuídos aos subtestes que compreendem o ILFD e o IVP. Em alternativa, este autor propôs a utilização do perfil PCAM por ser menos vulnerável à contaminação da aprendizagem escolar (subteste de “Informação”). Os estudos que revelaram maior utilidade diagnóstica descobriram que 40% das crianças com DD apresentavam um perfil ACIM completo e 50% manifestavam um perfil PCAM completo (M. Thomson, 2003). Adicionalmente, a análise ao nível dos subtestes revela que 68% apresenta os resultados mais baixos na “Memória de Dígitos” e “Codificação” e 62% apresentavam os resultados mais baixos na “Codificação”, “Memória de Dígitos” e “Pesquisa de Símbolos” (M. Thomson, 2003).

Face a todos os estudos mencionados anteriormente, facilmente se chega à conclusão que os resultados empíricos derivados dos mesmos mostraram uma enorme variabilidade cognitiva e inconsistência na identificação de um perfil específico (Moura et al., 2014). Esta variabilidade poderá estar relacionada com a definição de DD utilizada (por exemplo, critério de discrepância, critério de desempenho de leitura, critério de resposta a intervenção terapêutica), com as caraterísticas da amostra (clínicas ou referenciadas pela escola), com os critérios de seleção (resultados de corte, comorbilidade), com as medidas de avaliação (por exemplo, QI, leitura, ortografia, processamento fonológico), entre outras (Moura et al., 2014). Um vasto corpo de

62 estudos foi conduzido em amostras de falantes de inglês, pelo que Moura et al. (2014) consideram particularmente importante a análise da presença destes perfis em amostras com linguagens nativas que não o inglês. Esta análise permitiria estudar parâmetros como o processamento fonológico, a fluência e precisão de leitura e a prevalência dos subtipos de DD e o modo como estes são influenciados por caraterísticas linguísticas especificas (Boets et al., 2010; Jiménez, Rodríguez, & Ramírez, 2009; Sprenger-Charolles, Colé, Lacert, & Serniclaes, 2000).

4.3.2. Défices neurocognitivos em crianças com Perturbação de Hiperatividade