Reference Curves for the Gross Motor Function Measure: Percentiles for Clinical Description and Tracking Over Time Among Children With Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Physical therapists frequently use the 66-item Gross Motor Function Measure (GMFM-66) with the Gross Motor Function Classification System (GMFCS) to examine gross motor function in children with cerebral palsy (CP). Until now, reference percentiles for this measure were not available. The aim of this study was to improve the clinical utility of this gross motor measure by developing cross-sectional reference percentiles for the GMFM-66 within levels of the GMFCS. SUBJECTS AND METHODS: A total of 1,940 motor measurements from 650 children with CP were used to develop percentiles. These observations were taken from a subsample, stratified by age and GMFCS, of those in a longitudinal cohort study reported in 2002. A standard LMS (skewness-median-coefficient of variation) method was used to develop cross-sectional reference percentiles. RESULTS: Reference curves were created for the GMFM-66 by age and GMFCS level, plotted at the 3rd, 5th, 10th, 25th, 50th, 75th, 90th, 95th, and 97th percentiles. The variability of change in children's percentiles over a 1-year interval also was investigated. DISCUSSION AND CONCLUSION: The reference percentiles extend the clinical utility of the GMFM-66 and GMFCS by providing for appropriate normative interpretation of GMFM-66 scores within GMFCS levels. When interpreting change in percentiles over time, therapists must carefully consider the large variability in change that is typical among children with CP. The use of percentiles should be supplemented by interpretation of the raw scores to understand change in function as well as relative standing.
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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 | 0,010 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».