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Enregistrement W2129688896 · doi:10.1155/2012/387280

Play and Be Happy? Leisure Participation and Quality of Life in School-Aged Children with Cerebral Palsy

2012· article· en· W2129688896 sur OpenAlexafffund
Keiko Shikako‐Thomas, Noémi Dahan‐Oliel, Michael Shevell, Mary Law, Rena Birnbaum, Peter Rosenbaum, Chantal Poulin, Annette Majnemer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pediatrics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcMaster UniversityMontreal Children's HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Child Health Clinician Scientist ProgramCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Mots-clésAlgorithmMedicineArtificial intelligenceMachine learningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to examine the association between leisure participation and quality of life (QoL) in school-age children with cerebral palsy (CP). Leisure participation was assessed using the Children's Assessment of Participation and Enjoyment (CAPE) and QoL using the Pediatric Quality of Life Inventory (PedsQL). Pearson correlation coefficients were calculated to examine the association between CAPE and PedsQL scores, and a multiple linear regression model was used to estimate QoL predictors. Sixty-three children (mean age 9.7 ± 2.1 years; 39 male) in GMFCS levels I-V were included. Intensity of participation in active-physical activities was significantly correlated with both physical (r = 0.34, P = 0.007) and psychosocial well-being (r = 0.31, P = 0.01). Intensity and diversity of participation in skill-based activities were negatively correlated with physical well-being (r = -0.39, P = 0.001, and r = -0.41, P = 0.001, resp.). Diversity and intensity of participation accounted for 32% (P = 0.002) of the variance for physical well-being and 48% (P < 0.001) when age and gross motor functioning were added. Meaningful and adapted leisure activities appropriate to the child's skills and preferences may foster QoL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations90
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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