Probability of walking, wheeled mobility, and assisted mobility in children and adolescents with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Our aim was to describe how the probability of walking, wheeled mobility, and assisted mobility changes with environmental setting and age in children and adolescents with cerebral palsy (CP). METHOD: The parents of a population-based sample of 642 children and adolescents (360 males, 282 females; age range 16mo-21y) reported their children's mobility at home, school, and outdoors at 6- or 12-month intervals a mean of 5.2 times. Generalized mixed-effects analyses were used to model the probabilities. RESULTS: By age 3 years, children with motor function classified as level I according to the Gross Motor Function Classification System (GMFCS) walked in all three settings. Children/adolescents classified as level V used assisted mobility, with a small number using wheeled mobility. In the case of children classified as GMFCS level II, the probability of walking varied with the environmental setting, which, at age 18, is outdoors 90% of the time. Among children classified as GMFCS level III, the probability of walking was highest at age 9 at school (68%), and at age 18 was approximately 50% in all three settings. Among children/adolescents rated as GMFCS level IV, the probability of wheeled mobility increased with age and, at age 18, 57% of mobility took place outdoors. INTERPRETATION: The results provide evidence that age and environmental setting influence method of mobility of children/adolescents with CP. The method that is preferred in one setting may not be preferred in another setting or at another age.
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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 ».