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Enregistrement W2322654761 · doi:10.1097/pep.0000000000000106

Foot Orthoses for Pediatric Flexible Flatfoot

2014· article· en· W2322654761 sur OpenAlexaffabout
Kyra Kane

Notice bibliographique

RevuePediatric Physical Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensRegina Qu'Appelle Health Region
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoot OrthosesFoot (prosody)Physical therapyMedicineContext (archaeology)Physical medicine and rehabilitationIntervention (counseling)Physical examinationMEDLINEPsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Purpose: This study aimed to examine the evidence for flatfoot intervention in children with gross motor delay of neurological origin, and to understand how physical therapists use foot orthoses (FOs) to treat this population. Methods: Thirty-four physical therapists employed in Canadian publicly funded pediatric centers were surveyed to explore current practices and beliefs related to FOs. Results: Responses are discussed in the context of the research literature. Objective physical examination and differentiation between developmental and pathological flatfeet can help clinicians to identify suitable FO candidates, monitor foot posture over time, and evaluate treatment effectiveness. Conclusions: An evidence-informed approach to assessment and intervention has the potential to improve clinical outcomes for clients with pediatric flatfoot. This survey of clinical PTs demonstrates use of foot orthoses in situations where their use is not supported by evidence. The author provides suggestions for practice using more refined diagnostic classification of flatfoot.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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