Notice bibliographique
Résumé
ity, 3 especially with MND.IMP scores were related to neurological condition, therefore, assessment results could assist with diagnosis of severe motor delays and complex MND.Early detection of complex MND could assist in diagnosing DCD and borderline cerebral palsy before impairments in quality of movement translate into functional performance deficits.DCD may not be diagnosed until children are 5 years or older and have entered the school system, if it is diagnosed at all. 4 If the IMP can indeed identify children with MND and DCD in young infants and children, it would fill a much needed gap in assessment tools available to the clinician.Early education and appropriate intervention could then possibly prevent future activity limitations.Overall, the IMP looks to be a promising option for assessing infant motor performance as well as quality of movement.However, further development and standardization of IMP scores is required.Normative data need to be collected in order to interpret scores and use the assessment for discriminative purposes.Development of cut-off scores is also needed in order to investigate sensitivity and specificity of assessment interpretations.Clinical utility, including ease of administration, also requires further investigation.As with other videotaped assessments, even experienced clinicians may require training or certification on administration, scoring, and interpretation of the IMP due to the subjective nature of the quality and neural recruitment items.As with all assessments, especially with younger children, sequential testing over time may be needed to assess accurately quality of movement and motor performance.Clinically, the AIMS may continue to be a useful screening tool, while the IMP may be used for a more thorough assessment when quality of movement is questionable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».