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Enregistrement W2062929896 · doi:10.1159/000048368

Impact of Selective Posterior Rhizotomy on Fine Motor Skills

2002· article· en· W2062929896 sur OpenAlexaffabout
Sandeep Mittal, Jean‐Pierre Farmer, Borhan Al-Atassi, Kathleen Montpetit, Nathalie Gervais, Chantal Poulin, Marie-André Cantin, Thierry E. Benaroch

Notice bibliographique

RevuePediatric Neurosurgery · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesShriners Hospitals for Children
Mots-clésRhizotomyMedicineSpasticityLumbosacral jointPopulationPhysical medicine and rehabilitationDorsumPhysical therapySurgeryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suprasegmental effects following selective posterior rhizotomy have been frequently reported. However, few studies have used validated functional outcome measures to report the surgical results beyond 3 years. The authors analyzed data obtained from the McGill Rhizotomy Database to determine the long-term impact of lumbosacral dorsal rhizotomy on fine motor skills. The study population comprised children with debilitating spasticity who underwent SPR and were evaluated by a multidisciplinary team preoperatively, at 6 months and 1 year postoperatively. Quantitative standardized assessments of upper extremity function were obtained using the fine motor skills section of the Peabody Developmental Motor Scales (PDMS) test. Of 70 patients who met the entry criteria for the study, 45 and 25 completed the 3- and 5-year assessments, respectively. Statistical analysis demonstrated significant improvements in grasping, hand use, eye-hand coordination, and manual dexterity at 1 year after SPR. More importantly, all improvements were maintained at 3 and 5 years following SPR. This study supports that significant improvements in upper extremity fine motor function using the PDMS evaluative measure are present after SPR and that these suprasegmental benefits are durable.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations30
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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