Physical risk factors influencing wheeled mobility in children with cerebral palsy: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of understanding of the factors that influence independent mobility and participation in meaningful activities. The purpose of this study was to analyse physical factors influencing independent use of manual and power wheelchairs in a total population of children with cerebral palsy (CP). METHODS: A cross-sectional study based on the most recent examination of all children with CP, born 2002-2013, reported into the Swedish cerebral palsy registry (CPUP), from January 2012 to June 2014. There were 2328 children (58 % boys, 42 % girls), aged 0-11 years, at all levels of gross motor function and hand function. Hazard ratios adjusted for age and sex were used to calculate the risk for not being able to self-propel based on Gross Motor Function Classification System (GMFCS) levels, upper extremity range of motion and hand function including Manual Ability Classification System (MACS), House functional classification system, Thumb-in-palm deformity, Zancolli (spasticity of wrist/finger flexors) and bimanual ability. RESULTS: In total 858 children used wheelchairs outdoors (692 manual, 20 power, 146 both). Only 10 % of the 838 children self-propelled manual wheelchairs, while 90 % were pushed. In contrast 75 % of the 166 children who used power mobility outdoors were independent. Poor hand function was the greatest risk factor for being unable to self-propel a manual wheelchair, while classification as GMFCS V or MACS IV-V were the greatest risk factors for not being able to use a power wheelchair independently. CONCLUSIONS: The majority of children with CP, aged 0-11 years did not self-propel manual wheelchairs regardless of age, gross motor function, range of motion or manual abilities. Power mobility should be considered at earlier ages to promote independent mobility for all children with CP who require a wheelchair especially outdoors.
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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 ».