The Quality Function Measure: reliability and discriminant validity of a new measure of quality of gross motor movement in ambulatory children with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Optimizing movement quality is a common rehabilitation goal for children with cerebral palsy (CP). The new Quality Function Measure (QFM)--a revision of the Gross Motor Performance Measure (GMPM)--evaluates five attributes: Alignment, Co-ordination, Dissociated movement, Stability, and Weight-shift, for the Gross Motor Function Measure (GMFM) Stand and Walk/Run/Jump items. This study evaluated the reliability and discriminant validity of the QFM. METHOD: Thirty-three children with CP (17 females, 16 males; mean age 8y 11mo, SD 3y 1mo; Gross Motor Function Classification System [GMFCS] levels I [n=17], II [n=7], III [n=9]) participated in reliability testing. Each did a GMFM Stand/Walk assessment, repeated 2 weeks later. Both GMFM assessments were videotaped. A physiotherapist assessor pair independently scored the QFM from an assigned child's GMFM video. GMFM data from 112 children. That is, (GMFCS I [n=38], II [n=27], III [n=47]) were used for discriminant validity evaluation. RESULTS: QFM mean scores varied from 45.0% (SD 27.2; Stability) to 56.2% (SD 27.5; Alignment). Reliability was excellent across all attributes: intraclass correlation coefficients (ICCs) ≥0.97 (95% confidence intervals [CI] 0.95-0.99), interrater ICCs ≥0.89 (95% CI 0.80-0.98), and test-retest ICCs ≥0.90 (95% CI 0.79-0.99). QFM discriminated qualitative attributes of motor function among GMFCS levels (maximum p<0.05). INTERPRETATION: The QFM is reliable and valid, making it possible to assess how well young people with CP move and what areas of function to target to enhance quality of motor control.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».