Limb distribution, motor impairment, and functional classification of cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the relationships between the Gross Motor Function Classification System (GMFCS), limb distribution, and type of motor impairment. Data used were collected in the Ontario Motor Growth study, a longitudinal cohort study with a population-based sample of children with cerebral palsy (CP) in Canada (n=657; age 1 to 13 years at study onset). The majority (87.8%) of children with hemiplegia were classified as level I. Children with a bilateral syndrome were represented in all GMFCS levels, with most in levels III, IV, and V. Classifications by GMFCS and 'limb distribution' or by GMFCS and 'type of motor impairment' were statistically significantly associated (Pearson's chi2 p<0.001), though the correlation for limb distribution (two categories) by GMFCS was low (tau-b=0.43). An analysis of function (GMFCS) by impairment (limb distribution) indicates that the latter clinical characteristic does not add prognostic value over GMFCS. Although classification of CP by impairment level is useful for clinical and epidemiological purposes, the value of these subgroups as an indicator of mobility is limited in comparison with the classification of severity with 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».