Reference Curves for the Gross Motor Function Measure: Percentiles for Clinical Description and Tracking Over Time Among Children With Cerebral Palsy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle