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Enregistrement W2105464395 · doi:10.1300/j006v24n01_05

Changes in Mobility of Children with Cerebral Palsy Over Time and Across Environmental Settings

2004· article· en· W2105464395 sur OpenAlexaff
Beth Tieman, Robert J. Palisano, Edward J. Gracely, Peter Rosenbaum, Lisa A. Chiarello, Margaret E. O’Neil

Notice bibliographique

RevuePhysical & Occupational Therapy In Pediatrics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentU.S. Public Health Service
Mots-clésCerebral palsyGross Motor Function Classification SystemGross motor skillPhysical medicine and rehabilitationPsychological interventionPsychologyMedicineConfidence intervalPhysical therapyDevelopmental psychologyMotor skillPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined changes in mobility methods of children with cerebral palsy (CP) over time and across environmental settings. Sixty-two children with CP, ages 6-14 years and classified as levels II-IV on the Gross Motor Function Classification System, were randomly selected from a larger data base and followed for three to four years. On each of several assessments, parents completed a questionnaire on their child's usual mobility methods in the home, school, and outdoors/community settings. During the first assessment interval, mobility methods increased to methods requiring more gross motor control. During the second assessment interval, mobility methods were unchanged or decreased to methods requiring less gross motor control. Changes within the child and within the environment are hypothesized to occur and to impact changes in mobility methods. Screening at regular intervals is recommended to monitor changes in mobility. Interventions to enhance mobility may be indicated during periods of change in the child or exposure to new environments.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,451

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations40
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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