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Enregistrement W2887426105 · doi:10.2106/jbjs.17.01382

Effects of Upper-Extremity Surgery on Manual Performance of Children and Adolescents with Cerebral Palsy

2018· article· en· W2887426105 sur OpenAlexaboutno aff
Annoek Louwers, Jessica Warnink‐Kavelaars, Miryam C. Obdeijn, M. Kreulen, Frans Nollet, Anita Beelen

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStichting Rotterdams Kinderrevalidatie Fonds Adriaanstichting
Mots-clésMedicinePhysical therapyCerebral palsyMultidisciplinary approachPhysical medicine and rehabilitationActivities of daily livingQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about the effects of upper-extremity surgery on the manual performance of children and adolescents with cerebral palsy (CP). This clinical cohort study describes our experience with patient selection based on multidisciplinary assessment and shared decision-making and the effects of upper-extremity surgery on manual performance and patient-relevant outcomes. METHODS: All patients (up to 20 years of age) with CP referred to our multidisciplinary team for evaluation for upper-extremity surgery between July 2011 and May 2017 were included. Suitability for upper-extremity surgery was assessed with comprehensive, multidisciplinary screening, and the decision to proceed with surgery was made together with the patient. Individual patient-relevant goals were identified with the Canadian Occupational Performance Measure (COPM); perceived independence in performing bimanual activities at home was assessed with the ABILHAND-Kids tool, and perceived quality of use of the affected hand during daily activities was assessed with a visual analog scale (VAS). The quality of use of the affected hand during bimanual performance was measured with the Assisting Hand Assessment (AHA), and gross manual dexterity was evaluated with the Box and Block Test (BBT). All baseline assessments were repeated at an average of 9 months after the surgery. RESULTS: Of 66 patients assessed by the multidisciplinary upper-extremity-surgery team, 44 were considered eligible for upper-extremity surgery. Of these patients, 39 (mean age and standard deviation [SD], 14.9 ± 2.10 years, 87% with unilateral CP, and 72% at Manual Ability Classification System [MACS] level II) underwent upper-extremity surgery and were evaluated in the pre-post study. All outcomes improved significantly after upper-extremity surgery, with average improvements of 3.1 ± 1.6 points in the COPM-Performance (COPM-P) score (p < 0.001), 3.3 ± 2.1 points in the COPM-Satisfaction (COPM-S) score (p < 0.001), 1.5 ± 1.2 logits in the ABILHAND score (p < 0.001), 2.4 ± 1.9 cm in the VAS score (p < 0.001), 6.7 ± 4.2 units in the AHA score (p < 0.001), and 2.2 ± 5.0 blocks/minute on the BBT (p = 0.021). The improvement in the COPM-P, COPM-S, ABILHAND, VAS, AHA, and BBT scores was clinically meaningful in 80%, 77%, 55%, 62%, 71%, and 31% of the patients, respectively. CONCLUSIONS: Careful assessment of eligibility for upper-extremity surgery, based on multidisciplinary screening and shared decision-making, resulted in a clinically relevant improvement in patient-specific functional and/or cosmetic goals and manual performance after upper-extremity surgery in most patients with CP. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic Level IV. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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