Deficiência Intelectual e MO

No que diz respeito às deficiências intelectuais em geral (deficiência intelectual, inteligência limítrofe, etc.), o desempenho em memória operacional parece depender fortemente da gravidade do quadro (Henry, 2001; Schuchardt, Gebhardt, & Mäehler, 2010). A respeito desse papel relevante da memória no perfil cognitivo da DI, Scott, Perou, Claussen, & Deuel (1997) chegaram a afirmar que "as tarefas de memória parecem ser as primeiras candidatas a identificar crianças de tenra idade com leve retardo mental" (p. 185).

Considerando que a diferente contribuição dos subsistemas de memória operacional conforme a natureza das tarefas, isto implicaria também na variabilidade no desempenho mnemônico dos sujeitos com deficiência intelectual (DI) (Henry & Winfield, 2010). Segundo os autores, em crianças com déficits intelectuais limítrofes, essa dificuldade estaria mais diretamente relacionada com a alça fonológica. Já em crianças com DI leve ou moderada, os déficits são globais e envolvem diferentes subsistemas da MO, incluindo seus componentes visuais e verbais.

Alguns autores também apontam o processamento fonológico na memória operacional – notadamente em seu processo de ensaio subvocal – como o elo mais fraco na população com DI (Hulme & Mackenzie, 1992; Rosenquist, Conners, & Roskos-Ewoldsen, 2003; Schuchardt et al., 2010). Essa conclusão provém do fato de não haver efeito do comprimento das palavras e da similaridade acústica em crianças com DI. Neste caso, sugere- se que a limitação é na alça fonológica, responsável pelo ensaio e pela manutenção da informação na memória de curto prazo.

É possível encontrar na literatura relativa à deficiência intelectual evidências de dificuldades de armazenamento, manutenção e processamento de informação. Outros estudos indicam que nos quadros de deficiência intelectual há dificuldades na memória de curto prazo, especialmente quanto aos processos de armazenamento e na velocidade de processamento da informação (Flores-Mendoza & Colom, 2000). Os autores citados afirmam que a velocidade de acesso à informação e o reconhecimento de padrões gráficos de sujeitos com DI diferem significativamente de seus pares com desenvolvimento típico.

Em paralelo, outros pesquisadores afirmam que o déficit em memória operacional verbal na DI não é uma dificuldade em codificar e armazenar informações fonologicamente, mas em ensaiar esses códigos, ou mantê-los ativos, para que possam ser utilizados em tarefas cognitivas complexas (Rosenquist et al., 2003). Assim, a capacidade de processamento visual compensaria os déficits no processamento verbal em crianças com DI, quando comparadas com sujeitos de desenvolvimento típico e idade mental equivalente. Isto porque no desenvolvimento típico o vocabulário seria o principal fator na resolução problemas não verbais, enquanto que na DI, a memória operacional e de curto prazo são mais influentes, sugerindo caminhos comparativamente diferentes entre os grupos para alcançar soluções

para problemas não verbais, como os do Teste das Matrizes (Mungkhetklang, Bavin, Crewther, Goharpey, & Parsons, 2016).

Segundo Flores-Mendoza & Colom (2000), à quanto melhor for a capacidade cognitiva geral do sujeito, melhor o desempenho de sua memória operacional. Essa hipótese parece acompanhar o fenômeno da especialização cognitiva e da curva de distribuição normal da inteligência. De maneira resumida, os autores atribuem a dificuldade nos indivíduos com DI nas tarefas de memória de curto prazo, entre outras coisas, a dificuldade em reter na memória as informações, ainda que por curtos intervalos de tempo, e de selecionar as estratégias mnemônicas eficazes (p.ex.: organizar os itens e estabelecer relações entre estímulos para lembrá-los melhor).

10.3.2 Altas habilidades e MO

Apesar do crescente interesse em pesquisas com AH/SD, ainda existe uma quantidade limitada de investigações acerca do perfil de memória operacional em crianças cognitivamente dotadas (Alloway & Elsworth, 2012).No contexto de altas habilidades, os achados de Alloway & Alloway (2010) sugerem não haver ligação clara entre o escore de QI e a memória operacional em crianças. Os autores destacam que, embora todas as crianças da amostra tenham um QI notadamente acima da média, o desempenho em tarefas de memória operacional não foi igualmente superior.

Os resultados da pesquisa de Alloway & Elsworth (2012) corroboram a teoria dos retornos diminuídos de Spearman. Os autores citados investigaram o desempenho em medidas de memória operacional verbal e visoespacial e inteligência em três grupos distintos: alunos com altas habilidades; com inteligência média e inteligência abaixo da média.

Na investigação citada, o desempenho da MO foi superior nos alunos com altas habilidades em comparação com os grupos de baixa e média habilidade cognitiva, embora a relação entre memória operacional e QI enfraqueceu em função do aumento da capacidade intelectual dos avaliados. Ainda segundo os autores, tais resultados indicam que os alunos com QI alto, mas déficits em memória operacional, são mais propensos ao insucesso acadêmico (gifted underachievers), enquanto os alunos com desempenho superior em ambas as medidas têm maior probabilidade de se sobressair no âmbito educacional.

Em pesquisas com o WISC-IV na avaliação de crianças com altas habilidades, algumas pesquisas apontam para um perfil particular de pontuação que aparece sistematicamente nessa população: maiores pontuações nos domínios Compreensão Verbal e Raciocínio Perceptivo e menores em Velocidade de Processamento e Memória Operacional. Esta relação foi comprovada em outros estudos (Abad, Colom, Juan-Espinosa, & García, 2003; Detterman & Daniel, 1989; Jensen, 2003; Reynolds & Keith, 2007).

Essa informação é útil para auxiliar o diagnóstico no contexto de AH/SD, enfatizando um traço característico que distingue essas crianças daquelas que simplesmente têm um QI alto na escala ou uma pontuação superior em algum dos índices (Molinero, Mata, Calero, García-Martín, & Araque-Cuenca, 2015).

Quando todo esse sistema envolvido na memória operacional falha, o mesmo acontece com a capacidade de realizar muitas atividades da vida diária. Visto sob essa perspectiva, não é de surpreender que a memória operacional possa se mostrar prejudicada em muitas síndromes neurológicas e psiquiátricas e em transtornos do desenvolvimento e da aprendizagem (Carretti, Lanfranchi, De Mori, Mammarella, & Vianello, 2014; Conklin, Luciana, Hooper, & Yarger, 2007; Lanfranchi, Mammarella, & Carretti, 2015; Schuchardt, Bockmann, Bornemann, & Maehler, 2013; Wang et al., 2017).

A centralidade deste sistema de memória para o desenvolvimento cognitivo, é refletida na intensidade com que o tema é abordado em publicações científicas dos últimos anos. Em meados de 2014, a busca pelo termo memória operacional na base de dados PubMed recuperou 17.597 citações (D’Esposito & Postle, 2015). Em meados de 2018, a mesma pesquisa resultou em 45.622 publicações, sendo mais de 15 mil estudos apenas nos últimos cinco anos.

Estudos longitudinais que avaliam o desenvolvimento típico da memória operacional relacionam o bom desempenho nesse subtipo de memória com a aquisição de habilidades subsequentes em leitura, ortografia e matemática (Alloway & Alloway, 2010). Estes achados sugerem que a memória operacional é um preditor mais poderoso de desempenho acadêmico do que medidas de quociente de inteligência (QI). Uma das explicações teóricas desse fenômeno aponta que a avaliação da memória operacional investiga a capacidade dos alunos de aprender, e não o que aprenderam.

Em contraste, outras medidas como os testes escolares e testes de aptidão medem o conhecimento aprendido (Alloway & Copello, 2013). Constatada a importância da MO para a aprendizagem e o sucesso acadêmico, o funcionamento inadequado de um ou mais componentes deste construto está associado com dificuldades de aprendizagem e relacionado ao baixo rendimento escolar (Uehara & Landeira-Fernandez, 2010).

Espera-se que os resultados deste estudo ampliem a compreensão da memória operacional e seus subsistemas, bem como da implicação dessa habilidade em diferentes níveis de capacidade intelectual. Esse debate pode contribuir para o avanço na compreensão acerca do funcionamento interdependente das funções psicológicas superiores em subgrupos específicos, auxiliando na identificação de seus potenciais e déficits com desdobramentos importantes para a proposição de intervenções clínicas e educacionais.

10.4 Objetivos

Isto posto, o estudo teve por objetivo comparar o desempenho dos grupos em função da classificação em uma medida de inteligência não verbal, em tarefas que avaliam os subsistemas da memória operacional. Com esse intuito, foram estabelecidas as seguintes hipóteses: (a) o grupo formado por crianças e adolescentes com inteligência superior (GAH) obteria melhores médias de desempenho do que os demais grupos, em especial, nas tarefas que demandam o processamento ativo de conteúdos visuais e verbais; (b) no grupo formado por crianças e adolescentes com inteligência limítrofe (GDI), o avanço da idade poderia interferir negativamente sobre o desempenho geral; e (c) o grupo controle (GC) teria desempenho semelhante ao GAH nas medidas de maior exigência de memória de curto prazo, mas não nas tarefas de maior demanda do sistema atencional da memória operacional.

10.5 Método

Participantes

A amostra foi composta por 30 crianças e adolescentes com faixa etária entre 10 e 18 anos, predominantemente do sexo masculino (21M e 9F). Os seguintes critérios foram definidos para inclusão nos grupos de pesquisa: o grupo controle (GC) foi composto por crianças e adolescentes que obtiverem percentil maior que 25 e menor que 75 no Raven (classificação intelectual média). Os participantes do grupo de altas habilidades (GAH) são crianças e adolescentes com inteligência acima da média e indicadores de altas habilidades acadêmicas, que obtiveram percentil acima de 95 no Teste das Matrizes Progressivas de Raven.

As crianças e adolescentes do grupo de inteligência limítrofe ou deficiência intelectual leve ou (GDI) deveriam ter percentis inferiores a 25 no Teste das Matrizes Progressivas de Raven – Escala Geral. Além disso adotou-se QI entre 69 e 49 como critério adicional para este grupo, de acordo com a classificação das Escalas Wechsler de Inteligência (classificação de deficiência intelectual de grau leve ou moderado). Os participantes dos grupos GDI e GAH não poderiam apresentar síndromes ou transtornos que justificassem a capacidade intelectual avaliada.

Instrumentos

Os instrumentos utilizados foram: (a) Matrizes Progressivas de Raven; b) Teste de Fluência Verbal (FAM); c) WISC-IV – subteste Dígitos (ordem direta e inversa) e a tarefa dos (c) Blocos de Corsi (ordem direta e inversa). O teste das Matrizes Progressivas de Raven é considerado padrão-ouro para avaliação da inteligência, especialmente considerando a avaliação de inteligência fluida. Já os Blocos de Corsi e o subteste Dígitos são apontadas como as duas tarefas mais clássicas e utilizadas para a avaliação dos componentes da memória operacional, conforme revisão sistemática recente (Siquara, Machado Dazzan, & Abreu, 2014). De modo geral, os instrumentos avaliam os componentes verbais e não verbais da memória operacional, de acordo com o modelo atualizado de Baddeley (2000), e foram detalhados na seção Método desta pesquisa.

Tabela 18. Instrumentos e respectivos subsistemas da memória operacional preferencialmente avaliados, segundo o modelo de Baddeley (2000)

INSTRUMENTOS SUBSISTEMA DA MO

Procedimentos de coleta de dados

Os grupos foram compostos utilizando como critério a intepretação da escala de percentil do teste das Matrizes Progressivas de Raven. Nesta etapa, os candidatos foram avaliados coletivamente, seguindo os critérios previstos no manual para este tipo de aplicação. Após a avaliação destes resultados, os candidatos que atenderam aos critérios de seleção foram avaliados individualmente nos demais instrumentos de pesquisa. O grupo de crianças e adolescentes com AH/SD e os de inteligência na média são oriundos de projetos e programas vinculados à Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) e destinados ao acompanhamento destes grupos clínicos. Já os participantes do GDI foram selecionados do banco de dados do LAPEN/UFRN.

Procedimentos de análise de dados

Inicialmente, foi realizada a análise descritiva da amostra de acordo com as variáveis independentes e desempenho nos testes. Foi adotado p<0,05 como nível de significância em todas as análises. A distribuição dos dados foi examinada pelo teste de Kolmogorov-Smirnov (K-S) e os dados não atenderam à hipótese de normalidade (p> 0,05). Todavia, quando pertinente, as medidas que apresentaram homogeneidade de variâncias no teste de Levene foram analisadas parametricamente.

A fim de investigar a diferença de desempenho dos grupos foi utilizado o teste de Kruskal-Wallis (KW). O teste de Pearson foi utilizado a fim de investigar a correlação entre os construtos avaliados. Foi adotado como critério para interpretação dos coeficientes de

Dígitos (WISC-IV) Alça fonológica e executivo _central Blocos de Corsi Esboço visoespacial e executivo

correlação: 0 a 0,20 (nula); 0,20 a 0,40 (baixa); 0,40 a 0,60 (moderada); 0,60 a 0,80 (alta) e 0,80 a 1,00 (muito alta).

Para avaliar o poder preditivo da capacidade intelectual na aquisição das competências relacionadas ao construto memória operacional foram realizadas verificações de regressão linear simples (método stepwise) considerando a medida de inteligência não- verbal adotada Para verificar se houve interferência significativa das variáveis sexo e idade dos participantes sobre o desempenho dos testes, inicialmente foi realizada uma análise multivariada de variâncias (MANOVA), seguida por análises de variância univariada (ANOVA) e post-hoc de Bonferroni.

Os resultados da tarefa FAM foram analisados considerando os escores parciais e o escore bruto (soma das palavras mencionadas nas etapas de fluência semântica e fonológica). Os resultados do Teste Corsi foram analisados considerando os resultados parciais da ordem direta e inversa e a pontuação bruta da soma dos acertos em ambas as etapas. Para o subteste Dígitos, foram analisadas as pontuações parciais brutas nas duas fases (ordem direta e inversa), o escore bruto da soma dos acertos em ambas as fases e o escore ponderado por idade, segundo os dados normalizados para a população brasileira.

10.6 Resultados

Os participantes da amostra possuem idade média de 14,63 anos (DP= 1,650). O grupo de crianças identificadas com alto potencial (GAH) têm, em media, 14,20 anos (DP= 1,751), o grupo controle (GC) 15,90 anos (DP= 0,316) e o grupo de crianças e adolescentes diagnosticados com inteligência limítrofe (GDI), 13,80 anos (DP= 1,687). Observa-se na Tabela 19, que os participantes dos grupos de pesquisa são predominantemente do sexo masculino.

De modo geral, essa tendência da amostra pode ser atribuída a, pelo menos, dois fatores: a) a natureza do local de pesquisa onde foram selecionados os participantes do grupo GC e GAH (IMD/UFRN) e a predominância cultural de estudantes do sexo masculino nas áreas exatas e em atividades voltadas para as ciências da computação. Apesar desse viés amostral, a MANOVA indicou que não há efeito do sexo e da idade dos participantes no desempenho dos testes.

Tabela 19. Dados descritivos dos participantes dos grupos de pesquisa

Idade (em anos) Sexo

Média Mínimo Máximo DP Masculino Feminino

GAH GC GDI Amostra 14,20 11 16 1,751 8 2 15,90 15 16 0,316 6 4 13,80 12 16 1,687 7 3 14,63 11 16 1,650 21 9

A insignificativa diferença de desempenho entre meninos e meninas em tarefas de avaliação da inteligência geral e habilidades específicas já havia sido constatada em pesquisas anteriores com amostras maiores (Colom, Juan-Espinosa, Abad, & García, 2000; Flores- Mendoza, Mansur-Alves, Lelé, & Bandeira, 2007).

Já o teste de Kruskal-Wallis confirmou a diferença de desempenho dos grupos em todas as tarefas de avaliação da memoria operacional, a saber: [X2_{(2)= 13,365; p= 0,001] para}

Corsi (ordem direta); [X2_{(2)= 12,652; p<0,05] para Corsi (ordem inversa); [X}2_{(2)= 20,437;}

p<0,001] para o teste FAM (categoria Semântica); [X2_{(2)= 9,160; p<0,05] para o teste FAM}

Tabela 20. Desempenho dos grupos de pesquisa nas medidas de MO avaliadas GAH (n=10) (n=10) GC (n=10) GDI p M DP M DP M DP Corsi Ordem direta 10,20 2,936 8,50 1,780 5,00 2,309 0,001** Ordem inversa 8,90 1,853 6,80 2,486 4,20 2,348 0,002* Total (soma) 18,00 5,312 15,30 3,683 7,30 5,208 0,001** Dígitos Ordem direta 16,50 9,478 11,10 2,807 8,50 3,951 0,019** Ordem inversa 13,60 13,023 6,40 2,875 5,30 3,433 0,087 Escore ponderado 29,00 22,755 17,50 5,212 10,60 4,222 0,001** FAM Semântica 38,30 7,103 32,20 4,917 12,60 6,204 0,000** Fonológica 36,90 7,279 30,30 11,963 25,00 7,860 0,010** Total (soma) 75,20 13,365 62,50 14,737 37,60 11,374 0,000** Teste de Kruskal-Wallis (K-W).

**. A correlação é significativa no nível 0,01.*. A correlação é significativa no nível 0,05. Legenda: GAH: grupo altas habilidades; GC: grupo controle; GDI: grupo deficiência intelectual.

Ressalta-se que, dentre as medidas investigadas, apenas o span de dígitos na ordem inversa não apresentou diferença estatisticamente significativa entre os grupos [X2_{(2) =4,879;}

p> 0,005]. Este resultado provavelmente deve-se à alta variabilidade do grupo nesta medida, que pode ser constatada nos valores de desvio-padrão (Tabela 20). No entanto, foram encontrados valores significativos (p<0,001) para o escore total e os escores ponderados deste subteste.

As medidas que atenderam ao critério de homocedasticidade foram avaliadas pela ANOVA de uma via. As comparações múltiplas feitas pelo post-hoc de Bonferroni sugerem que há diferenças entre o GDI e os demais grupos em ambas as fases do Blocos de Corsi (ordem direta e inversa), sendo que esta diferença é significativamente maior em comparação ao GAH (p<0,001). Nesta tarefa, o grupo controle difere apenas do GDI, não havendo diferença significativa entre o GC e o GAH, como poder ser analisado na Figura 16.

Figura 16. Comparação dos escores médios dos grupos de pesquisa na tarefa Blocos de Corsi (ordem direta e inversa)

**. A ANOVA de uma via, seguida do post-hoc de Bonferroni, indicaram diferença significativa entre os grupos no nível 0,01. *. Diferença significativa entre os grupos no nível 0,05. Nas comparações múltiplas em ambas as fases do teste (OD e OI), a média do GDI difere significativamente do GAH (p<0,001) e do GC (p<0,05). Legenda: GAH: grupo altas habilidades; GC: grupo controle; GDI: grupo deficiência intelectual; OD: ordem direta; OI: ordem indireta.

Na comparação dos escores médios dos grupos de pesquisa no FAM, destaca-se que houve diferença entre o grupo controle e o GDI apenas na Categoria Semântica (p= 0,024). Na categoria Fonológica, o GC não difere estatisticamente de nenhum dos outros dois grupos. Cabe salientar ainda, que as médias dos grupos GAH e GDI diferem significativamente em ambas as fases do teste de fluência, sendo que o nível de significância é superior na categoria Semântica, conforme indicado na Figura 17.

8,50 10,20 5,00 6,80 8,90 4,20 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 GC GAH GDI CO RS I ( ES CO RE S M ÉD IO S) GRUPOS

Corsi (OD) Corsi (OI)

*

**

* * **

Figura 17. Comparação dos escores médios dos grupos de pesquisa na tarefa FAM (categorias Semântica e Fonológica)

**. A ANOVA de uma via, seguida do post-hoc de Bonferroni, indicaram diferença significativa entre os grupos no nível 0,01. *. Diferença significativa entre os grupos no nível 0,05. Nas comparações múltiplas da categoria Semântica, a média do GDI difere significativamente do GAH e do grupo controle p<0,001). (p<0,05). Na categoria Fonológica, há diferença significativa apenas entre o GAH e o GDI (p<0,05). Legenda: GAH: grupo altas habilidades; GC: grupo controle; GDI: grupo deficiência intelectual; Sem: categoria Semântica; Fon: categoria Fonológica.

Com relação às diferenças nos grupos de estudo quanto ao escore ponderado por idade no subteste Dígitos, a média do grupo controle difere significativamente do GDI (p=0,002), mas não do GAH (p>0,05). No entanto, o GDI e o GAH diferem significativamente entre si, conforme destaque na Figura 18. Na comparação múltipla utilizando o escore total do subteste, padrão semelhante é encontrado, com diferença significativa apenas entre os grupos clínicos (p=0,017). 32,20 38,30 12,60 30,30 36,90 25,00 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 40,00 45,00 50,00 GC GAH GDI FA M (E SC O RE S M ÉD IO S) GRUPOS

FAM (Sem) FAM (Fon)

**

** *

Figura 18. Comparação dos escores médios dos grupos de pesquisa no escore ponderado do subteste Dígitos

**. A ANOVA de uma via, seguida do post-hoc de Bonferroni, indicaram diferença significativa entre os grupos no nível 0,01. *. Diferença significativa entre os grupos no nível 0,05. Nas comparações múltiplas, a média do GC difere significativamente do GDI (p<0,001), mas não do GAH. Já o GDI e o GAH diferem significativamente entre si (p<0,05). Legenda: GAH: grupo altas habilidades; GC: grupo controle; GDI: grupo deficiência intelectual.

Foram realizadas regressões lineares nas medidas de memória operacional que atenderam aos pré-requisitos para esta análise13_{, estabelecendo-as como variáveis de saída e}

a medida de inteligência não verbal (neste caso, o percentil no teste das Matrizes Progressivas de Raven) como variável previsora. A regressão linear simples mostrou que o percentil no Matrizes prevê o desempenho nas tarefas de avaliação da MO, especificamente quanto ao escore ponderado no subteste Dígitos [F(1,28)= 36,206; p<0,001; R2_{=0,751], no}

Corsi (ordem direta) [F(1,28)= 22,475; p<0,001; R2_{=0,445]; no Corsi (ordem inversa) [F(1,28)=}

13 _{Resultados da ANOVA confirmam que o ajuste do modelo com preditor é melhor do que o ajuste do modelo}

sem previsores. Resíduos independentes aferidos pelo Durbin-Watson (entre 1,159 e 2,250).

*

21,781; p<0,001; R2_{=0,438]; no FAM (categoria Semântica) [F(1,28)= 78,328; p<0,001; R}2₌

0,737], e no FAM (categoria Fonológica) [F(1,28)= 8,647; p<0,05; R2_{= 0,236].}

Dentre os resultados encontrados, destaca-se que 75,1% da porcentagem da variação no desempenho em Dígitos (escore ponderado) pode ser explicado pela inteligência não verbal, avaliada pelo Matrizes. Esta mesma medida explica 73,7% da variação no desempenho na tarefa de fluência verbal semântica, como apresentado na Tabela 21.

Tabela 21. Coeficientes de regressão e dados estatísticos para cada medida incluída no modelo de regressão linear simples

Modelo B t p R2

Corsi (OD) 1 (Constante) _{4,608 5,600 0,000}

Matrizes

(percentil) 0,059 4,741 0,000 0,445

Corsi (OI) 2 (Constante) _{3,646 4,807 0,000}

Matrizes

(percentil) 0,053 4,667 0,000 0,438

FAM (SEM) 3 (Constante) _{10,925 4,865 0,000}

Matrizes

(percentil) 0,300 8,850 0,000 0,737

FAM (FON) 4 (Constante) _{23,046 7,441 0,000}

Matrizes

(percentil) 0,138 2,941 0,007 0,236

Dígitos (EP) 5 (Constante) _{2,916 2,636 0,014}

Matrizes

(percentil) 0,101 6,017 0,000 0,751

O coeficiente de Spearman indicou correlações positivas e moderadas entre todas as medidas de memória operacional (ver Tabela 22), o que reforça o modelo teórico que as agrega como parte de um mesmo construto. Destaca-se a correlação alta e significativa entre o percentil no Teste das Matrizes e o desempenho dos participantes no subteste Dígitos (escore total e ponderado; r> 0.70) e no teste de fluência verbal (FAM), sendo que o

desempenho na etapa Semântica representa a maior magnitude dessa relação (r=0.802; p<0,001).

Correlações altas também foram encontradas entre o escore total do FAM e na ordem direta do Corsi (r=0,703; p<0,001) e Dígitos (r=0.616; p<0,001). As medidas na ordem inversa (maior demanda de memória operacional) também tiveram coeficientes de correlação significativos com o desempenho em fluência verbal, contudo essas correlações foram moderadas ou baixas (r< 0.60).

Tabela 22. Coeficientes de correlação simples de Spearman entre as medidas de MO Matrizes (PC) Corsi (OD) Corsi (OI) Corsi (Total) Dígitos (OD) Dígitos (OI) Dígitos (Total) Dígitos (EP) FAM (SEM) FAM (FON) FAM (Total) Matrizes (PC) 1 0,627** 0,675** 0,658 0,603** 0,488** 0,724** 0,737** 0,802** 0,575** 0,751** Corsi (OD) 1 0,706** 0,812** 0,459* 0,351 0,592** 0,582** 0,636** 0,536** 0,703** Corsi (OI) 1 0,906** 0,479** 0,354 0,684** 0,627** 0,546** 0,343 0,576** Corsi (Total) 1 0,386* 0,235 0,670** 0,634** 0,578** 0,295 0,555** Dígitos (OD) 1 0,711** 0,836** 0,664** 0,552** 0,527** 0,616** Dígitos (OI) 1 0,724** 0,534** 0,338 0,555** 0,490** Dígitos (Total) 1 0,828** 0,657** 0,520** 0,692** Dígitos (EP) 1 0,688** 0,428* 0,666** FAM (SEM) 1 0,656** 0,905** FAM (FON) 1 0,874** FAM (Total) 1

Teste de correlação de Spearman (r)

**. A correlação é significativa no nível 0,01. *. A correlação é significativa no nível 0,05.

10.7 Discussão

De maneira geral, destaca-se que não foram identificados efeitos das variáveis sexo e idade sobre o desempenho nas tarefas de memória operacional. Em um estudo normativo para população brasileira, utilizando como medida o Teste de Fluência Verbal, Hazin et al. (2016) também não relataram efeito do sexo nas tarefas de avaliação da fluência verbal semântica e fonológica em 298 crianças, de 7 a 10 anos. No entanto, foi constatada diferença significativa no desempenho das crianças mais velhas, notadamente nas tarefas de fluência