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Enregistrement W2052871219 · doi:10.1111/j.1469-8749.2008.03089.x

Content validity of the expanded and revised Gross Motor Function Classification System

2008· article· en· W2052871219 sur OpenAlexaff
Robert J. Palisano, Peter Rosenbaum, Doreen J. Bartlett, Michael H. Livingston

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross Motor Function Classification SystemCerebral palsyCLARITYGross motor skillDelphi methodPsychologyDelphiPhysical therapyContent validityMotor functionPhysical medicine and rehabilitationClinical psychologyDevelopmental psychologyMotor skillMedicinePsychometricsArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to validate the expanded and revised Gross Motor Function Classification System (GMFCS-E&R) for children and youth with cerebral palsy using group consensus methods. Eighteen physical therapists participated in a nominal group technique to evaluate the draft version of a 12- to 18-year age band. Subsequently, 30 health professionals from seven countries participated in a Delphi survey to evaluate the revised 12- to 18-year and 6- to 12-year age bands. Consensus was defined as agreement with a question by at least 80% of participants. After round 3 of the Delphi survey, consensus was achieved for the clarity and accuracy of the descriptions for each level and the distinctions between levels for both the 12- to 18-year and 6- to 12-year age bands. Participants also agreed that the distinction between capability and performance and the concept that environmental and personal factors influence methods of mobility were useful for classification of gross motor function. The results provide evidence of content validity of the GMFCS-E&R. The GMFCS-E&R has utility for communication, clinical decision making, databases, registries, and clinical research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,171
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,171
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 891
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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