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Enregistrement W1976468720 · doi:10.1177/0883073814533005

Relevant Areas of Functioning in Children With Cerebral Palsy Based on the International Classification of Functioning, Disability and Health Coding System

2014· article· en· W1976468720 sur OpenAlexafffund
Verónica Schiariti, Louise C. Mâsse

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSunny Hill FoundationUniversity of British Columbia
Mots-clésInternational Classification of Functioning, Disability and HealthCerebral palsyPerspective (graphical)Context (archaeology)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationPopulationMedicinePhysical therapyClinical psychologyRehabilitationComputer scienceEnvironmental healthArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of the development of the International Classification of Functioning, Disability and Health Core Sets for children and youth with cerebral palsy, an evidence-based methodology was implemented to select the most relevant categories out of the entire classification. The aim of this study was to describe the contribution of the clinical perspective to select categories of functioning in children and youth with cerebral palsy. We conducted a chart review of clinical assessments of children and youth with cerebral palsy aged 0 to 18 years in a tertiary level center. In total, 129 International Classification of Functioning categories were covered in clinical encounters: representing 19% body structures, 33% body functions, 37% activity and participation, and 11% environmental factors. Our findings can guide clinical assessments and goal-setting of this population. This important perspective will inform the development of the International Classification of Functioning, Disability and Health Core Sets for children and youth with cerebral palsy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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