An Intensive Virtual Reality Program Improves Functional Balance and Mobility of Adolescents With Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Purpose: To examine functional balance and mobility in adolescents with cerebral palsy classified at Gross Motor Function Classification System (GMFCS) level I following an intensive short-duration virtual reality (VR) intervention. Methods: Single-subject, multiple-baseline design with 4 adolescents. Outcomes included the Community Balance and Mobility Scale (CB&M), the 6-Minute Walk Test (6MWT), the Timed Up and Down Stairs, and the Gross Motor Function Measure Dimension E. Assessments were recorded 3 to 6 times at baseline, 5 times during intervention, and 4 times at follow-up. Daily 90-minute VR intervention was completed for 5 consecutive days. Visual, statistical, and clinical significance analyses were used. Results: Statistically significant improvements were shown in all adolescents on CB&M and 6MWT. True change was recorded in all for the CB&M and in 3 for the 6MWT. Conclusions: Functional balance and mobility in adolescents with cerebral palsy classified at GMFCS level I improve with intense, short duration VR intervention, and changes are maintained at 1-month posttraining. These investigators report that functional balance and mobility in adolescents with cerebral palsy classified at GMFCS level I improved with intense, short duration VR intervention, and the improvements continued to be present at 1-month post training.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».