Intra- and inter-tester reliability of spasticity assessment in standing position in children and adolescents with cerebral palsy using a paediatric exoskeleton
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The L-STIFF tool of the Lokomat evaluates the hip and knee flexors and extensors spasticity in a standing position. It moves the lower limb at a controlled velocity, measuring joint resistance to passive movements. Since its reliability in children with cerebral palsy remains unknown, our goal was to evaluate the relative and absolute reliability of L-STIFF in children with cerebral palsy. METHODS: Reliability was determined in 16 children with cerebral palsy by two experienced therapists. The changes in resistive torque in hip and knee in both flexion and extension were measured. Relative and absolute reliability were estimated using the intraclass correlation coefficient, standard error of measurement, and minimal detectable change. Reliability was assessed on three levels: (1) intra- and (2) inter-tester within session, and (3) intra-tester between sessions. RESULTS: ≤ 0.01), standard error of measurement ranged from 0.012 to 0.029 Nm/° (i.e., 6-39%), and minimal detectable change ranged from 0.033 to 0.082 Nm/°. L-STIFF reliability was better during fast and medium movement speeds compared to slow speeds. CONCLUSIONS: The assessment tool L-STIFF is a promising tool for quantifying lower limb spasticity in children with cerebral palsy in a standing position. However, the results should be interpreted carefully.Implications for RehabilitationL-STIFF is a promising tool for evaluating lower limb spasticity in standing position.A special care must be given to the installation and alignment of the participant into the Lokomat to minimize erroneous spasticity measurement.Relative standard error of measurement and minimal detectable change should be used to analyze changes spasticity.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».