Measuring Outcomes for Children with Cerebral Palsy Who Use Gait Trainers
Notice bibliographique
Résumé
Gait trainers are walking devices that provide additional trunk and pelvic support. The primary population of children using gait trainers includes children with cerebral palsy (CP) functioning at Gross Motor Function Classification System (GMFCS) levels IV and V. A recent systematic review found that evidence supporting the effectiveness of gait trainer interventions for children was primarily descriptive and insufficient to draw firm conclusions. A major limitation identified was the lack of valid, sensitive and reliable tools for measuring change in body structure and function, activity and participation outcomes. Twelve different clinical tools were identified in the systematic review and in this paper we review and discuss the evidence supporting their reliability, validity and clinical utility for use with children using gait trainers. We also describe seven additional clinical measurement tools that may be useful with this intervention and population. The Pediatric Evaluation of Disability Inventory (PEDI) rated highest across all areas at this time. Individualized outcome measures, such as the Canadian Occupational Performance Measure (COPM) and Goal Attainment Scaling and measuring user satisfaction with tools, such as the Quebec User Evaluation of Satisfaction with assistive Technology, show potential for gait trainer outcomes research. Spatiotemporal measures appear to be less useful than functional measures with this intervention and population. All tools would benefit from further development for use with children with CP functioning at GMFCS levels IV and V.
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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 | 0,012 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».