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Enregistrement W2148547327 · doi:10.1097/mop.0b013e3280118a6d

The role of gait analysis in the orthopaedic management of ambulatory cerebral palsy

2007· review· en· W2148547327 sur OpenAlexaff
Unni Narayanan

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitGait analysisCerebral palsyMedicineAmbulatoryPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyObservational studySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The literature was reviewed to describe the role of gait analysis in the orthopaedic management of ambulatory children with cerebral palsy and examine the current best evidence to support these roles. RECENT FINDINGS: Gait laboratory analysis is superior to visual or observational analysis of gait because it provides an objective record of gait that is able to quantify the magnitude of deviations of pathologic gait from normal and also explain these abnormalities. Recognizable gait patterns can be classified and used for making treatment decisions, the effectiveness of which can be assessed using gait analysis as a measure of gait outcomes. There are many sources of variability, however, including patients themselves, the gait laboratories and testing processes, interpretation of data and surgeons' surgical recommendations. SUMMARY: Although gait analysis has been shown to alter decision making, there is little evidence that the decisions based on gait analysis lead to better outcomes. Consequently, clinical gait analysis remains controversial, with wide variation in the rates of utilization of gait analysis in the management of children with ambulatory cerebral palsy. The time is ripe for clinical trials and cohort studies to provide the evidence to establish the appropriate utilization of this technology.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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