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Enregistrement W2905042194 · doi:10.1097/pep.0000000000000552

Developmental Trajectories and Reference Percentiles for the 6-Minute Walk Test for Children With Cerebral Palsy

2018· article· en· W2905042194 sur OpenAlexafffund
Alyssa LaForme Fiss, Lynn Jeffries, Kristie Bjornson, Lisa Avery, Steven Hanna, Sarah Westcott McCoy

Notice bibliographique

RevuePediatric Physical Therapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCerebral palsyPercentileGross Motor Function Classification SystemPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicineMotor skillLongitudinal studyPsychologyDevelopmental psychologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purposes of this study were to document longitudinal developmental trajectories in 6-minute walk test (6MWT) distances and to develop age-specific reference percentiles for children across different Gross Motor Function Classification System (GMFCS) levels. METHODS: A TOTAL OF: 456 children with cerebral palsy ages 3 to 12 years of, GMFCS levels I to III participated. Children's motor function was classified on the GMFCS, and children completed the 6MWT 2 to 5 times in 2 years. RESULTS: Longitudinal developmental trajectories support that 6MWT distances increase with age followed by a tapering, as children approach their functional limit relative to their GMFCS level. Reference percentile graphs were created to monitor change over time. CONCLUSIONS: The 6MWT longitudinal developmental trajectories, reference percentiles, and interpretation of percentile change should assist collaborative and proactive intervention planning relative to functional walking capacity for children with cerebral palsy.

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)0,010
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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