Protocol: Using Single-Case Experimental Design to Evaluate Whole-Body Dynamic Seating on Activity, Participation, and Quality of Life in Dystonic Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: People with hyperkinetic movement disorders, including dystonia, experience often painful, involuntary movements affecting functioning. Seating comfort is a key unmet need identified by families. This paper reports a protocol to assess the feasibility and preliminary evidence for the efficacy of dynamic seating to improve functional outcomes for young children with dystonic cerebral palsy (DCP). Design: A series of single-case experimental design N-of-1 trials, with replications across participants, with a random baseline interval, and one treatment period (n = 6). Methods: Inclusion criteria: DCP; 21.5 cm < popliteal fossa to posterior sacrum < 35 cm; Gross Motor Function Classification System level IV–V; mini-Manual Ability Classification System level IV–V; difficulties with seating. Intervention: Trial of the seat (8 weeks), with multiple baseline before, during and after intervention and 2 month follow up. The baseline duration will be randomised per child (2–7 weeks). Primary outcomes: Performance Quality Rating Scale; Canadian Occupational Performance Measure; seating tolerance. The statistician will create the randomization, with allocation concealment by registration of participants prior to sending the allocation arm to the principal investigator. Primary outcomes will be assessed from video by an assessor blind to allocation. Analysis: Participant outcome data will be plotted over time, with parametric and non-parametric analysis including estimated size effect for N-of-1 trials.
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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 | 0,060 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,008 |
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 ».