Notice bibliographique
Résumé
“How could I apply this information?” The authors suggest adaptations to the Gross Motor Function Measure (GMFM-88 and GMFM-66) to assess motor development in children younger than 2 years. In the literature and in practice, these instruments are used to measure change in motor development over time in children with cerebral palsy, but lack application to the infant population. In comparison, the Alberta Infant Motor Scale (AIMS), the Bayley Scales of Infant Development II (BSID II) (now III), and the Infant Motor Profile are used as scales for detecting infants who are “at risk” as well as to determine their developmental age. The suggestions for adaptation meet a clinical need for assessing younger infants who present with signs of cerebral palsy. Crediting skills that are no longer observed because the infant is capable of higher-level motor function is a valid suggestion, just as the AIMS and the BSID-II credit previous items of function below the baseline. This adaptation is practical since the goal of assessment and intervention in these children is to capture typical performance, and the “loss” of lower-level skills is expected in the trajectory of typical development. “What should I be mindful about in applying this information?” This study would be strengthened by using the percentiles or scaled scores of the AIMS and BSID III for comparison with the Gross Motor Function Measure scores, since the raw scores are the least reliable indicators for either test. The suggestion for arbitrary assignment of a score for a dimension negates the foundation of standardized testing and may not result in accurate results when used in a larger, more variable population. Stronger clinical relevance would be achieved by using the AIMS and BSID III, which are designed specifically for the infant population with valid and reliable results. However, the authors increase awareness of the lack of specific testing in younger infants at risk for cerebral palsy. The bias of the adapted tool should also be considered, since removing items and scoring unobserved items are likely to skew the test toward improvement, regardless of patient performance. Amber Richards, MPT, PCS Children's Hospital Los Angeles Los Angeles, California Linda Fetters, PT, PhD, FAPTA University of Southern California Los Angeles
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 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 ».