Interventions to improve sensory and motor outcomes for young children with central hypotonia: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate evidence supporting physical and occupational therapy interventions used to improve sensory and motor outcomes for children 0-6 years with central hypotonia. METHODS: Four electronic databases were searched from 1996 to March 2017. Level of evidence and study conduct was evaluated using American Academy of Cerebral Palsy and Developmental Medicine criteria. Traffic lighting classification identified interventions that were green (proven effective), yellow (possibly effective) or red (proven ineffective or contraindicated). RESULTS: Thirty-seven articles were included. Nine studies measured orthotic interventions while four distinct studies published over nine articles measured treadmill interventions. Remaining studies measured impact of compression garments, massage, motor and sensori-motor interventions, positioning and mobility interventions. CONCLUSIONS: Green light evidence supports treadmill training (to promote ambulation and gait characteristics) and massage (to positively affect muscle tone, motor development and use of vision) for infants with Down syndrome. These interventions are considered Yellow (possibly effective) for other populations. Green light evidence supports impact of orthoses on foot alignment for ambulatory children with hypotonia, while impact on gait characteristics is Yellow light and motor development may be negatively impacted (Red light) in pre-ambulatory children. All other interventions rated Yellow (possibly effective) and therapists should monitor using sensitive outcome measures.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».