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Enregistrement W2086073936 · doi:10.3109/17518423.2014.897398

Determinants of self-care participation of young children with cerebral palsy

2014· article· en· W2086073936 sur OpenAlexafffund
Doreen J. Bartlett, Lisa A. Chiarello, Sarah Westcott McCoy, Robert J. Palisano, Lynn Jeffries, Alyssa LaForme Fiss, Piotr Wilk

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCerebral palsyGross motor skillGross Motor Function Classification SystemTest (biology)Structural equation modelingPsychologyAnalysis of varianceHealth careMedicinePhysical therapyMotor skillGerontologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To test a model of child, family and service determinants of self-care participation of children with cerebral palsy (CP), grouped by Gross Motor Function Classification System levels (I-II and III-V). METHODS: Participants were a convenience sample of 429 children (242 males) with CP, aged 18-60 months. Data on impairments and gross motor function were collected by reliable therapists; parents provided information about children's health conditions and adaptive behaviour. Seven months later parents reported on family life and services received. One year after study onset, parents documented children's self-care participation. Data from two groups of children were analysed using structural equation modelling. RESULTS: The model explained a significant proportion of the variance of self-care participation, with higher motor function, fewer health conditions and higher levels of adaptive behaviour being associated with greater self-care participation. CONCLUSION: Supporting children's gross motor function, health and adaptive behaviour may optimize self-care participation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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