MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2913459058 · doi:10.1080/21622965.2018.1550402

Kinematic analysis of fast pen strokes in children with ADHD

2019· article· en· W2913459058 sur OpenAlexaff
Patricia Laniel, Nadir Faci, Réjean Plamondon, Miriam H. Beauchamp, Bruno Gauthier

Notice bibliographique

RevueApplied Neuropsychology Child · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHandwritingKinematicsPsychologyContext (archaeology)Motor skillStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationAttention deficit hyperactivity disorderDevelopmental psychologyMotor controlComputer scienceArtificial intelligenceMedicineNeuroscienceClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we aimed to determine whether a new measure of fine motor skills, the Pen Stroke Test (PST), can discriminate between children with and without attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Twelve children with ADHD and 12 controls age 8–11 were asked to produce handwriting strokes on a digitizer. The sigma-lognormal model derived from the Kinematic Theory of rapid human movements was used to analyze the strokes. Standard measurements of fine motor skills and handwriting were also obtained. Children with ADHD demonstrated poorer motor planning (t0, D) and execution (nbLog) and greater variability in motor control (SNR/nbLog) than did controls. Parameters extracted from the PST were significantly correlated with performance on other motor and handwriting measures. This study provides preliminary evidence that the PST may be useful as a tool for rapidly detecting motor skill problems in the context of ADHD.

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)0,000
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Neuropsychology ChildMême sujetAttention Deficit Hyperactivity DisorderTravaux en français237 207