Relationship between gross motor capacity and daily‐life mobility in children with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to examine the relationship between gross motor capacity and daily-life mobility in children with cerebral palsy (CP) and to explore the moderation of this relationship by the severity of CP. METHOD: Cross-sectional analysis in a cohort study with a clinic-based sample of children with CP (n=116; 76 males, 40 females; mean age 6 y 3 mo, SD 12 mo, range 4 y 8 mo-7 y 7 mo) was performed. Gross motor capacity was assessed by the Gross Motor Function Measure (GMFM-66). Daily-life mobility was assessed using the Pediatric Evaluation of Disability Inventory (PEDI): Functional Skills Scale (FSS mobility) and Caregiver Assistance Scale (CAS mobility). Severity of CP was classified by the Gross Motor Function Classification System (48% level I, 17% level II, 15% level III, 8% level IV, 12% level V), type of motor impairment (85% spastic, 12% dyskinetic, 3% ataxic), and limb distribution (36% unilateral, 49% bilateral spastic). RESULTS: Scores on the GMFM-66 explained 90% and 84% respectively, of the variance of scores on PEDI-FSS mobility and PEDI-CAS mobility. Limb distribution moderated the relationship between scores on the GMFM-66 and the PEDI-FSS mobility, revealing a weaker relationship in children with unilateral spastic CP (24% explained variance) than in children with bilateral spastic CP (91% explained variance). INTERPRETATION: In children aged 4 to 7 years with unilateral spastic CP, dissociation between gross motor capacity and daily-life mobility can be observed, just as in typically developing peers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».