Predictors of Independent Walking in Young Children With Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The attainment of walking is a focus of physical therapy intervention in children with cerebral palsy (CP) and may affect their independence in mobility and participation in daily activities. However, knowledge of determinants of independent walking to guide physical therapists' decision making is lacking. OBJECTIVE: The aim of this study was to identify child factors (postural control, reciprocal lower limb movement, functional strength, and motivation) and family factors (family support to child and support to family) that predict independent walking 1 year later in young children with CP at Gross Motor Function Classification System (GMFCS) levels II and III. DESIGN: A secondary data analysis of an observational cohort study was performed. METHODS: Participants were 80 children with CP, 2 through 6 years of age. Child factors were measured 1 year prior to the walking outcome. Parent-reported items representing family factors were collected 7 months after study onset. The predictive model was analyzed using backward stepwise logistic regression. RESULTS: A measure of functional strength and dynamic postural control in a sit-to-stand activity was the only significant predictor of taking ≥3 steps independently. The positive likelihood ratio for predicting a "walker" was 3.26, and the negative likelihood ratio was 0.74. The model correctly identified a walker or "nonwalker" 75% of the time. LIMITATIONS: Prediction of walking ability was limited by the lack of specificity of child and family characteristics not prospectively selected and measurement of postural control, reciprocal lower limb movement, and functional strength 1 year prior to the walking outcome. CONCLUSIONS: The ability to transfer from sitting to standing and from standing to sitting predicted independent walking in young children with CP. Prospective longitudinal studies are recommended to determine indicators of readiness for independent walking.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».