Responsiveness of the Seated Postural Control Measure and the Level of Sitting Scale in children with neuromotor disorders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Responsiveness of the Seated Postural Control Measure (SPCM) and the Level of Sitting Scale (LSS) was explored for children with neuromotor disorders. Total change scores for alignment (SPCM-A), function (SPCM-F) and sitting ability (LSS) were compared with a criterion change measure, the Global Change Scale (GCS). The a priori hypotheses predicted moderate correlations (r>0.40). METHOD: Both SPCM and LSS were administered twice, 6 months apart. Parents and two therapists rated changes in alignment and function, and indicated importance of those changes on the GCS. Participants (n=114) were divided into two groups: those whose posture was expected to change, (with a range of diagnoses) and those who were expected to remain stable (with a diagnosis of cerebral palsy). Ages ranged from 1 to 18 years. RESULTS: Fair-to-moderate significant correlations (p ≤0.01) were found between SPCM-F and LSS change scores and parents' and therapists' rating of change and importance of change on the GCS. Correlations for SPCM-A change scores were insignificant. The standardised response mean values for SPCM-F and LSS confirmed a minimal clinically important difference. CONCLUSIONS: SPCM-F shows promise as a responsive outcome measure, however; SPCM-A requires further work. LSS may be useful for evaluative purposes, in addition to its role as a classification index.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».