Physical Therapists' Perceptions of Factors Influencing the Acquisition of Motor Abilities of Children With Cerebral Palsy: Implications for Clinical Reasoning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Evidence supporting factors predicting motor change for children with cerebral palsy is minimal. A consensus exercise using focus groups and survey methods was conducted to identify factors perceived to affect the acquisition of basic motor abilities among children with cerebral palsy from the time of diagnosis to 7 years of age. SUBJECTS: Fifty-seven physical therapists participated in one of 12 focus groups, and 60 physical therapists participated in a follow-up questionnaire survey via mail. METHODS: The nominal group technique was used to conduct the focus groups. RESULTS: Participants reached consensus about 12 factors in 4 constructs, which we called: (1) primary impairments (muscle tone/movement patterns, distribution of involvement, balance, and sensory impairment), (2) secondary impairments (range of motion/joint alignment, force production, health, and endurance), (3) personality characteristics (motivation), and (4) family factors (support to child, family expectations, and support to family). DISCUSSION AND CONCLUSION: The recognition of potential determinants of motor change could assist in the clinical reasoning that physical therapists use when planning interventions for children with cerebral palsy. Participants identified a set of variables, some of which are found in the literature, that can provide foundation knowledge for decision making and research on factors that bring about change in motor ability among children with cerebral palsy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».