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Enregistrement W2113014893 · doi:10.1177/0269215508098892

Classification of manual abilities in children with cerebral palsy under 5 years of age: how reliable is the Manual Ability Classification System?

2009· article· en· W2113014893 sur OpenAlexaff
Marjolijn Ketelaar, MG Nijnuis, L. Enkelaar, JW Gorter

Notice bibliographique

RevueClinical Rehabilitation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesZonMw
Mots-clésCerebral palsyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the interobserver reliability of the Manual Ability Classification System (MACS) in young children (age 1-5 years) with cerebral palsy. DESIGN: Interobserver reliability study. SETTING: A cross-sectional study of a hospital-based population of children with cerebral palsy. SUBJECTS: Thirty children, 18 boys and 12 girls between 1 and 5 years of age (mean age 2.5 years +/- 14.2 SD, Gross Motor Function Classification System level I-IV). MEASURES: the children were classified by means of the MACS by two independent observers. Interobserver reliability was analysed using Cohen's kappa. RESULTS: Overall interobserver reliability of the MACS for children aged 1-5 years was moderate, with a linear weighted kappa (kappa) of 0.62 (95% confidence interval (CI) 0.49-0.76). According to the generally accepted categories of agreement, reliability was moderate for children under 2 years of age (kappa = 0.55), and good for children between 2 and 5 years of age (kappa = 0.67). CONCLUSION: Classification of manual ability of young children with cerebral palsy is possible between 2 and 5 years of age. For children younger than 2 years old, it should be done with caution. Further development of the MACS for children under 5 years of age is recommended with an emphasis on age-appropriate descriptions of manual abilities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations57
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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