Cross-cultural adaptation of the Gross Motor Function Classification System into Brazilian-Portuguese (GMFCS).
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to the complexity of clinical symptoms of cerebral palsy and the difficulties in classifying it based upon the motor types and the topography of the body distribution only, Canadian researchers have proposed the Gross Motor Function Classification System (GMFCS). Although this classification system has been largely used in Brazil, it has not been cross culturally adapted yet. OBJECTIVES: To perform the cross adaptation of the Gross Motor Function Classification System for the Cerebral Palsy (GMFCS) into Brazilian-Portuguese and to verify the reliability among observers of the adapted instrument in Brazilian children. METHODS: This study was performed in two stages; the first stage was related to the process of cross-cultural adaptation and the second stage tested the instrument. Translation, back-translation, semantic and content analysis, back-translation of the final version and the approval of the authors were used for the cross-cultural adaptation. The test of the instrument was performed in 40 children with cerebral palsy, who were evaluated by two raters to verify the reliability among the observers. RESULTS: The results showed that the stages of translation and back-translation did not present any difficulties and the semantic and conceptual equivalence was achieved. The reliability among the observers showed that the evaluations do not differ and that there is an excellent correlation and internal consistency of the construct with an ICC of 0.945 (95% CI 0.861 to 0.979) and a Cronbach a of 0.972. CONCLUSIONS: The final version of the GMFCS showed good potential of applicability for undergraduate students and professionals of the neuropediatric area.
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 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».