Prognosis for Gross Motor Function in Cerebral Palsy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle