A Characterization of Movement Skills in Obese Children With and Without Prader-Willi Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was twofold: (a) to measure and compare motor proficiency in obese children with Prader-Willi syndrome (OB-PWS) to that in obese children without PWS (OB), and (b) to compare motor proficiency in OB-PWS and OB to normative data. METHOD: Motor proficiency was measured using the Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency-Second Edition-Complete Form, a norm-referenced assessment of motor function. Participants were 18 OB-PWS and 44 OB (8 to 11 years of age). The scores on the 8 subtests and the total motor composite were used to compare OB-PWS and OB. Furthermore, the scores on the 4 motor-area composites were used to compare OB-PWS and OB against normative data. RESULTS: OB-PWS scored significantly lower than OB across all 8 subtests. OB-PWS also had significantly lower motor proficiency scores on all motor-area composites when compared with the normative sample. OB-PWS most frequently (67%-83%) scored well below average on the gross motor subtests. Although not as high as on the gross motor subtests, this finding also held true for the fine motor subtests with 39% to 45% of OB-PWS scoring well below average. CONCLUSION: Motor proficiency is very poor in OB-PWS, in particular for gross motor skills. Physical, neurological, and developmental characteristics inherent to the syndrome may explain this low performance.
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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 ».