Longitudinal development of gross motor function among <scp>D</scp>utch children and young adults with cerebral palsy: an investigation of motor growth curves
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to describe patterns for gross motor development by level of severity in a Dutch population of individuals with cerebral palsy (CP). METHOD: This longitudinal study included 423 individuals (260 males, 163 females) with CP. The mean age at baseline was 9 years 6 months (SD 6y 2mo, range 1-22y). The level of severity of CP among participants, according to the Gross Motor Function Classification System (GMFCS), was 50% level I, 13% level II, 14% level III, 13% level IV, and 10% level V. Participants had been assessed up to four times with the Gross Motor Function Measure (GMFM-66) at 1- or 2-year intervals between 2002 and 2009. Data were analysed using non-linear mixed effects modelling. For each GMFCS level, patterns were created by contrasting a stable limit model (SLM) with a peak and decline model (PDM), followed by estimating limits and rates of gross motor development. RESULTS: The SLM showed a better fit for all GMFCS levels than the PDM. Within the SLM, significant differences between GMFCS levels were found for both the limits (higher values for lower GMFCS levels) and the rates (higher values for GMFCS levels I-II vs level IV and for GMFCS levels I-IV vs level V) of gross motor development. INTERPRETATION: The results validate the existence of five distinct patterns for gross motor development by level of severity of CP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».