The Effectiveness of a Computer Game-Based Rehabilitation Platform for Children With Cerebral Palsy: Protocol for a Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is difficult to engage young children with cerebral palsy (CP) in repetitive, tedious therapy. As such, there is a need for innovative approaches and tools to motivate these children. We developed the low-cost, computer game-based rehabilitation platform CGR that combines fine manipulation and gross movement exercises with attention and planning game activities appropriate for young children with CP. OBJECTIVE: The objective of this study is to provide evidence of the therapeutic value of CGR to improve upper extremity (UE) motor function for children with CP. METHODS: This randomized controlled, single-blind, clinical trial with an active control arm will be conducted at 4 sites. Children diagnosed with CP between the ages of 4 and 10 years old with moderate UE impairments and fine motor control abnormalities will be recruited. RESULTS: We will test the difference between experimental and control groups using the Quality of Upper Extremity Skills Test (QUEST) and Peabody Developmental Motor Scales, Second Edition (PDMS-2) outcome measures. The parents of the children and the therapist experiences with the interventions and tools will be explored using semi-structured interviews using the qualitative description approach. CONCLUSIONS: This research protocol, if effective, will provide evidence for the therapeutic value and feasibility of CGR in the pediatric rehabilitation of UE function. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02728375; http:https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02728375 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6qDjvszvh).
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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 | 0,036 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,012 |
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 ».