Reliability of kinematic measures of functional reaching in children with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The determination of rehabilitation effectiveness in children with cerebral palsy (CP) depends on the metric properties of the outcome measure. We evaluated the reliability of kinematic measures of functional upper limb reaching movements in children with CP. METHOD: Thirteen children (ten females, three males) with spastic hemiplegic, diplegic, or quadriplegic CP affecting at least one arm (mean age 9y, SD 1.6y; range 6-11y; Manual Ability Classification System [MACS] levels II-IV) were evaluated three times over 5 weeks. The kinematics of the more affected arm reaching to grasp a 2cm(3) block placed at three distances from the body midline were analysed. The reliability (test-retest) of six kinematic variables (endpoint trajectory straightness and smoothness, trunk displacement, elbow extension, shoulder horizontal adduction, and shoulder flexion] was tested and expressed as intraclass correlation coefficients (ICC, model 2,K) and 95% confidence intervals. RESULTS: Trajectory smoothness, trunk displacement, elbow extension, and shoulder flexion (far target) had the highest ICCs (0.82-0.95). Other kinematic variables had moderate (0.50< or =ICC< or =0.81) or low (0.17-0.38) reliability. Test-retest reliability was task dependent, as reaches required different degrees of trunk displacement and joint excursion. INTERPRETATION: Kinematic variables can be used as outcomes in clinical trials to test upper limb intervention effectiveness on motor performance and movement quality. As kinematic variables are task specific, reliability should be interpreted in the context of task requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».