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Enregistrement W2144978240 · doi:10.1177/0883073814538497

A Population-Based Study of Communication Impairment in Cerebral Palsy

2014· article· en· W2144978240 sur OpenAlexaffabout
James Yue Zhang, Maryam Oskoui, Michael Shevell

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyGross Motor Function Classification SystemSpastic quadriplegiaSpasticMotor impairmentNeuroimagingMedicinePhysical medicine and rehabilitationComorbidityPsychologyAudiologyPediatricsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To explore factors associated with communication impairments in children with cerebral palsy. Data were obtained on children born between 1999 and 2008 from the Quebec Cerebral Palsy Registry (REPACQ). Out of 535 children with cerebral palsy, 297 were identified to have communication impairments (55.5%). Of these, 96 were unable to communicate verbally (32.3%), 195 had some verbal communication (65.7%), and 6 were unspecified (2.0%). These children were significantly more likely to have a more severe motor deficit (Gross Motor Function Classification System levels IV and V and Manual Ability Classification System levels IV and V), to have spastic quadriplegia or dyskinetic subtypes of cerebral palsy, and gray matter injury on neuroimaging. Communication impairment is a common comorbidity in cerebral palsy and is associated with a more severe motor deficit, spastic quadriplegic or dyskinetic subtype of cerebral palsy, and gray matter injury on neuroimaging. This information allows clinicians to better predict and manage communication impairment in children with cerebral palsy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations71
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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