Using Cluster Analysis to Interpret the Variability of Gross Motor Scores of Children With Typical Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Longitudinal research on gross motor percentile rank scores of children with typical development has documented intra-individual variability of scoring patterns. Clinically, interpreting these fluctuations presents a challenge for therapists. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the utility of cluster analysis as a technique to organize the gross motor scoring patterns of children with typical development into clinically relevant groups. DESIGN: This was a descriptive, exploratory study using data from 2 longitudinal studies. PARTICIPANTS: Sixty-six children with typical development participated in the study. METHODS: The children were assessed on the gross motor subscale of the Peabody Developmental Motor Scales at 9, 11, 13, 16, and 21 months of age and on the gross motor subscale of the Peabody Developmental Motor Scales, 2nd edition, at 4, 4.5, 5, and 5.5 years of age. Demographic and health data were collected. Parents were interviewed when the children were 8 years of age. Cluster analysis was conducted. Demographic and health data were compared across clusters. RESULTS: Four distinct and clinically relevant clusters were identified. A significant difference was found among the clusters for total number of illnesses. LIMITATIONS: The children in these analyses were at low risk for gross motor problems. Further research with a more high-risk sample is needed to validate the clinical utility of the identified clusters. CONCLUSIONS: Cluster analysis techniques may offer a mechanism to explore longitudinal data in physical therapy research. The techniques provided a mechanism to group data without losing the richness of information provided by the intra-individual variability of scoring patterns. Clinically, examination of distinct scoring patterns may lead to improved accuracy in screening for gross motor concerns compared with the traditional use of single-assessment cutoff points.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».