Extrinsic feedback and upper limb motor skill learning in typically-developing children and children with cerebral palsy: Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improvment of upper limb motor skills occurs through motor learning that can be enhanced by providing extrinsic feedback. Different types and frequencies of feedback are discussed but specific guidelines for use of feedback for motor learning in typically-developing (TD) children and children with Cerebral Palsy (CP) are not available. OBJECTIVE: Identify the most effective modalities and frequencies of feedback for improving upper limb motor skills in TD children and children with CP. METHODS: Ovid MEDLINE, Cochrane, PEDro and PubMed-NCBI were searched from 1950 to December 2015 to identify English-language articles addressing the role of extrinsic feedback on upper limb motor learning in TD children and children with CP. Nine studies were selected with a total of 243 TD children and 102 children with CP. Study quality was evaluated using the Downs and Black scale and levels of evidence were determined with Sackett's quality ratings. RESULTS: There was a lack of consistency in the modalities and frequencies of feedback delivery used to improve motor learning in TD children and in children with CP. Moreover, the complexity of the task to be learned influenced the degree of motor learning achieved. CONCLUSION: A better understanding of the influence of feedback on motor learning is needed to optimize motor skill acquisition in children with CP.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».