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Enregistrement W1988215806 · doi:10.3109/17518423.2014.955213

Accuracy of the Alberta Infant Motor Scale (AIMS) to detect developmental delay of gross motor skills in preterm infants: A systematic review

2014· review· en· W1988215806 sur OpenAlexaboutno aff
Plínio Luna de Albuquerque, Andréa Lemos, Miriam Queiroz de Farias Guerra, Sophie Helena Eickmann

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Pernambuco
Mots-clésGross motor skillMotor skillPsychologyScale (ratio)Movement assessmentDevelopmental psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess, through a systematic review, the ability of Alberta Infant Motor Scale (AIMS) to diagnose delayed motor development in preterm infants. METHODS: Systematic searches identified five studies meeting inclusion criteria. These studies were evaluated in terms of: participants' characteristics, main results and risk of bias. The risk of bias was assessed with the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies--second edition (QUADAS-2). RESULTS: All five studies included a high risk of bias in at least one of the assessed fields. The most frequent biases included were presented in patient selection and lost follow up. All studies used the Pearson correlation coefficient to assess the diagnostic capability of the Alberta Infant Motor Scale. None of the assessed studies used psychometric measures to analyze the data. CONCLUSION: Given the evidence, the research supporting the ability of Alberta Infant Motor Scale to diagnose delayed motor development in preterm infants presents limitations. Further studies are suggested in order to avoid the above-mentioned biases to assess the Alberta Infant Motor Scale accuracy in preterm babies.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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