Clinical tools that measure sitting posture, seated postural control or functional abilities in children with motor impairments: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and critically appraise clinical measurement tools used to assess sitting posture, seated postural control or functional abilities for children with motor impairment who are candidates for seating interventions. DATA SOURCES: Searches were run in 15 electronic databases along with hand searching. The search included articles published in English to December 2011. REVIEW METHODS: Key terms included: posture, sitting, sitting posture, seated posture, seated postural control, sitting position, seating, wheelchair(s), outcome and assess(ment). The PRISMA statement was followed with inclusion criteria set a priori. Two reviewers independently screened titles, reviewed abstracts and identified full-text articles that met criteria. Data extraction included tool description and clinical utility. Two quality-rating scales were used to evaluate conduct of the studies and psychometric properties of the tools. RESULTS: Of the 497 titles found in the search, 29 full-text articles met the inclusion criteria and 19 tools were identified. Tools represented all components of the International Classification of Functioning, Disability and Health for Children and Youth (ICF-CY), with emphasis on body structure and function and activity components. Evidence supporting reliability and validity varied, with small sample sizes influencing quality ratings. Evidence of the tools' reliability was more prevalent than evidence of the tools' validity. Only four tools reported on responsiveness, an important consideration for evaluating change. Little information on clinical utility was provided. CONCLUSION: Although a number of tools are available, evidence supporting their use for seating interventions is limited, as is the evidence supporting the strength of their measurement properties. Few tools address participation, environmental factors or the child's and family's perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».