Prognosis for Gross Motor Function in Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Lack of a valid classification of severity of cerebral palsy and the absence of longitudinal data on which to base an opinion have made it difficult to consider prognostic issues accurately. OBJECTIVE: To describe patterns of gross motor development of children with cerebral palsy by severity, using longitudinal observations, as a basis for prognostic counseling with parents and for planning clinical management. DESIGN: Longitudinal cohort study of children with cerebral palsy, stratified by age and severity of motor function and observed serially for up to 4 years during the period from 1996 to 2001. SETTING: Nineteen publicly funded regional children's ambulatory rehabilitation programs in Ontario. PARTICIPANTS: A total of 657 children aged 1 to 13 years at study onset, representing the full spectrum of clinical severity of motor impairment in children with cerebral palsy. MAIN OUTCOME MEASURES: Severity of cerebral palsy, classified with the 5-level Gross Motor Function Classification System; function, formally assessed with the Gross Motor Function Measure (GMFM). RESULTS: Based on a total of 2632 GMFM assessments, 5 distinct motor development curves were created; these describe important and significant differences in the rates and limits of gross motor development among children with cerebral palsy by severity. There is substantial within-stratum variation in gross motor development. CONCLUSIONS: Evidence-based prognostication about gross motor progress in children with cerebral palsy is now possible, providing parents and clinicians with a means to plan interventions and to judge progress over time. Further work is needed to describe motor function of adolescents with cerebral palsy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».