Stability of the Gross Motor Function Classification System, Manual Ability Classification System, and Communication Function Classification System
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the stability of the Gross Motor Function Classification System (GMFCS), Manual Ability Classification System (MACS), and Communication Function Classification System (CFCS) over 1-year and 2-year intervals using a process for consensus classification between parents and therapists. METHOD: Participants were 664 children with cerebral palsy (CP), 18 months to 12 years of age, one of their parents, and 90 therapists. Consensus between parents and therapists on level of function was ≥92% for the GMFCS, MACS, and CFCS. A linearly weighted kappa coefficient of ≥0.75 was the criterion for stability. RESULTS: Kappa coefficients varied from 0.76 to 0.88 for the GMFCS, 0.59 to 0.73 for the MACS, and 0.57 to 0.77 for the CFCS. For children younger than 4 years of age, level of function did not change for 58.2% on the GMFCS, 30.3% on the MACS, and 39.3% on the CFCS. For children 4 years of age or older, level of function did not change for 72.3% on the GMFCS, 49.1% on the MACS, and 55% on the CFCS. INTERPRETATION: The findings support repeated classification of children over time. The kappa coefficients for the GMFCS are attributed to descriptions of levels for each age band. Consensus classification facilitates discussion between parents and professionals that has implications for shared decision-making. WHAT THIS PAPER ADDS: The findings support repeated classification of children over time. Stability was higher for the Gross Motor Function Classification System than the Manual Ability Classification System and Communication Function Classification System. The function of younger children was more likely to be reclassified. Percentage agreement between parents and therapists using consensus classification varied from 92% to 97%. The intraclass correlation coefficient overestimated stability compared with the weighted kappa coefficient.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».