Frontal Plane Motion of the Pelvis and Hip during Gait Stance Discriminates Children with Diplegia Levels I and II of the GMFCS
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To determine if gait waveform could discriminate children with diplegic cerebral palsy of the GMFCS levels I and II. Patients. Twenty-two children with diplegia, 11 classified as level I and 11 as level II of the GMFCS, aged 7 to 12 years. Methods. Gait kinematics included angular displacement of the pelvis and lower limb joints during the stance phase. Principal components (PCs) analyses followed by discriminant analysis were conducted. Results. PC1s of the pelvis and hip in the frontal plane differ significantly between groups and captured 80.5% and 86.1% of the variance, respectively. PC1s captured the magnitude of the pelvic obliquity and hip adduction angle during the stance phase. Children GMFCS level II walked with reduced pelvic obliquity and hip adduction angles, and these variables could discriminate the groups with a cross-validation of 95.5%. Conclusion. Reduced pelvic obliquity and hip adduction were observed between children GMFCS level II compared to level I. These results could help the classification process of mild-to-moderate children with diplegia. In addition, it highlights the importance of rehabilitation programs designed to improve pelvic and hip mobility in the frontal plane of diplegic cerebral palsy children level II of the GMFCS.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».