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Enregistrement W2133514702 · doi:10.1093/ptj/80.6.598

A Multivariate Model of Determinants of Motor Change for Children With Cerebral Palsy

2000· article· en· W2133514702 sur OpenAlexaff
Doreen J. Bartlett, Robert J. Palisano

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyMultivariate statisticsPsychological interventionIntervention (counseling)PsychologyMultivariate analysisGross Motor Function Classification SystemConceptual modelVariety (cybernetics)Developmental psychologyConceptual frameworkMotor skillPhysical medicine and rehabilitationClinical psychologyMedicineComputer scienceArtificial intelligenceMachine learningPsychiatrySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to describe the development of a theory- and data-based model of determinants of motor change for children with cerebral palsy. The dimensions of human functioning proposed by the World Health Organization, general systems theory, theories of human ecology, and a philosophical approach incorporating family-centered care provide the conceptual framework for the model. The model focuses on relationships among child characteristics (eg, primary and secondary impairments, personality), family ecology (eg, dynamics of family function), and health care services (eg, availability, access, intervention options). Clarification of the complex multivariate and interactive relationships among the multiple child and family determinants, using statistical methods such as structural equation modeling, is necessary before determining how physical therapy intervention can optimize motor outcomes of children with cerebral palsy. We propose that the development and testing of multivariate models is also useful in physical therapy research and in the management of complex chronic conditions other than cerebral palsy. Testing of similar models could provide physical therapists with support for: (1) prognostic discussions with clients and their families, (2) establishment of realistic and attainable goals, and (3) interventions to enhance outcomes for individual clients with a variety of prognostic attributes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations122
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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