MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2008465527 · doi:10.1155/2012/576478

Gait Symmetry in Children with Autism

2012· article· en· W2008465527 sur OpenAlexafffund
Victoria Chester, Matthew Calhoun

Notice bibliographique

RevueAutism Research and Treatment · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésAutismSymmetry (geometry)GaitArtificial intelligenceAlgorithmMotion captureMotion (physics)Computer sciencePsychologyPhysical medicine and rehabilitationMathematicsMedicineGeometryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most studies examining gait asymmetry have focused on infants and toddlers and have tended to use subjective methods of evaluating movement. No previous studies have examined gait symmetry in older children with autism using objective motion capture systems. The purpose of this paper was to quantify gait symmetry in children with autism versus age-matched controls. Fourteen children with autism (N = 14) and twenty-two (N = 22) age, height, and weight-matched controls participated in the study. An eight camera Vicon motion capture system and four Kistler force plates were used to compute temporal-spatial parameters and symmetry indices during walking. Group differences in these measures were tested using MANOVAs. No significant differences between the autism and control group were found for any of the temporal-spatial measures or symmetry indices. Therefore, results suggest that children with autism demonstrate typical symmetry or interlimb movement during gait. Further research is needed to examine the use of different gait inputs to the symmetry indices (e.g., joint angles and moments). A greater awareness of the movement patterns associated with autism may increase our understanding of this disorder and have important implications for treatment planning.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations52
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAutism Research and TreatmentMême sujetCerebral Palsy and Movement DisordersTravaux en français237 207