Fatigue and Physical Activity in Adult Cerebral Palsy‐ Pilot Case Series Study
Notice bibliographique
Résumé
D. Berbrayer, No Disclosures: I Have Nothing To Disclose. To determine prevalence of fatigue among adults with Cerebral Palsy (CP) and relationship physical activity levels This study examined the effect of a condition (fatigue) on outcomes (physical activity) in a select population of Adult (>18) CP University Setting- Tertiary Academic Hospital Adults with CP (>18 years) Exclusion: severe intellectual disabilities Demographic information collected included gender, age, education level, living situation and income source. Current and past mobility levels were assessed using the Gross Motor Function Classification System (GMFCS). Physical fatigue was assessed using two questionnaires- Fatigue Questionnaire and Fatigue Severity Scale (FSS). Physical Activity was assessed by Physical Activity Scale for Individuals with Physical Disabilities (PASIPD). The PASIPD described the respondents acitivites and all activities were either walking or wheeling. Physiotherapy exercises were done on own. Fatigue was assessed with 2 scales:Fatigue Questionnaire and Fatigue Severity Scale (FSS). 13 CP average age 35 years (21- 62 years). There were 7 males, 6 females. 50% completed high school and 50% completed college. 50% live with parents, while 42% live independently with a partner or alone. 67% rely on disability benefits, while 1/3 have paid work. 50% CP reported motor impairment in all four limbs. 85% had one other symptom with bowel or bladder being the most common. 8 CP classified as GMFCS 1-2 and 5 CP GMFCS 3-4. 5 Female and 2 Male had fatigue. Fatigue was present in 5 CP GMFCS 1-2 and 2 CP GMFCS 3-5. Linear regression analysis between fatigue severity (FSS) and physical activity levels (PASIPD) showed no correlation (p>.05). Ambulatory patients experience more fatigue. 63% with mild motor impairment (GMFCS Class 1-2) experiencing severe fatigue compared 40% with severe motor impairment (GMFCS Class 3-5).
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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 ».