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Enregistrement W3057538584 · doi:10.1186/s12887-020-02279-3

Study protocol: functioning curves and trajectories for children and adolescents with cerebral palsy in Brazil – PartiCipa Brazil

2020· article· en· W3057538584 sur OpenAlexaffabout
Paula Silva de Carvalho Chagas, Carolyne M. Drumond, Aline Martins de Toledo, Ana Carolina de Campos, Ana Cristina Resende Camargos, Egmar Longo, Hércules Ribeiro Leite, Kênnea Martins Almeida Ayupe, Rafaela Silva Moreira, Rosane Luzia de Souza Morais, Robert J. Palisano, Peter Rosenbaum

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCerebral Palsy AllianceCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade Federal de Juiz de ForaCerebral Palsy Alliance Research Foundation
Mots-clésCerebral palsyGross Motor Function Classification SystemInternational Classification of Functioning, Disability and HealthGross motor skillLongitudinal studyMedicineMotor skillCohortPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyRehabilitationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gross motor development curves for children with Cerebral Palsy (CP), grouped by Gross Motor Function Classification System (GMFCS) levels, help health care professionals and parents to understand children's motor function prognosis. Although these curves are widely used in Brazil to guide clinical decision-making, they were developed with Canadian children with CP. Little is known about how these patterns evolve in children and adolescents with CP in low-income countries like Brazil. The PARTICIPA BRAZIL aims to: (i) to identify and draw a profile of functioning and disability of Brazilian children and adolescents with CP by classifying them, for descriptive purposes, with all five valid and reliable functional classifications systems (gross motor function, manual ability, communication function, visual and eating and drinking abilities); (ii) to create longitudinal trajectories capturing the mobility capacity of Brazilian children and adolescents with CP for each level of the GMFCS; (iii) to document longitudinal trajectories in the performance of activities and participation of Brazilian children and adolescents with CP across two functional classification systems: GMFCS and MACS (Manual Abilities Classification System); (iv) to document longitudinal trajectories of neuromusculoskeletal and movement-related functions and exercise tolerance functions of Brazilian children and adolescents with CP for each level of the GMFCS; and (v) to explore interrelationships among all ICF framework components and the five functional classification systems in Brazilian children and adolescents with CP. METHODS: We propose a multi-center, longitudinal, prospective cohort study with 750 Brazilian children and adolescents with CP from across the country. Participants will be classified according to five functional classification systems. Contextual factors, activity and participation, and body functions will be evaluated longitudinally and prospectively for four years. Nonlinear mixed-effects models for each of the five GMFCS and MACS levels will be created using test scores over time to create prognosis curves. To explore the interrelationships among ICF components, a multiple linear regression will be performed. DISCUSSION: The findings from this study will describe the level and nature of activities and levels of participation of children and youth with CP in Brazil. This will support evidence-based public policies to improve care to this population from childhood to adulthood, based on their prognosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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