Notice bibliographique
Résumé
Objective: Measurement of outcomes is important, providing accurate and useful information to consumers, service-providers, managers, policymakers and researchers. Assessment tools evaluate particular attributes of the individual and should have sound psychometric properties. The International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) has recently been developed and endorsed by the World Health Organization, and provides an extremely useful framework for selecting appropriate assessment tools. All aspects of a child's health and functioning at the organ system, individual and societal levels are considered. Furthermore, possible facilitators and obstacles to achieving functional independence that are either intrinsic to the child (personal factors) or extrinsic (environmental factors) are considered. Common assessment tools used in the clinical setting and in clinical research for children and youth with cerebral palsy will be briefly described. In particular, assessments such as the Gross Motor Function Measure and the Gross Motor Function Classification System and new quality of life measures developed specifically for this population of interest will be highlighted. Careful consideration of all levels of functioning and health and their determinants may be helpful in guiding program planning, interventions and health policy so as to optimize functional outcomes. In particular, key contextual factors such as community resources, family supports and the child's motivation are potentially modifiable, and therefore efforts to address personal and environmental obstacles may ultimately maximize a child's intrinsic functional potential. Current challenges to the adoption of a more holistic, client-centred approach to the evaluation of children's functioning and health will be a focus of this presentation.
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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 | 0,010 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,009 |
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 ».