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Enregistrement W3171795849 · doi:10.1177/20556683211014023

Reliability and validity of a computer game-based tool of upper extremity assessment for object manipulation tasks in children with cerebral palsy

2021· article· en· W3171795849 sur OpenAlexaff
Anuprita Kanitkar, Sanjay Tejraj Parmar, Tony Szturm, Gayle Restall, Gina Rempel, Nilashri Naik, Neha Gaonkar, Nariman Sepehri, Bhavana Ankolekar

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation and Assistive Technologies Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyReliability (semiconductor)CorrelationPhysical medicine and rehabilitationTest (biology)PsychologyObject (grammar)Computer sciencePhysical therapyArtificial intelligenceMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: A computer game-based upper extremity (CUE) assessment tool is developed to quantify manual dexterity of children with Cerebral Palsy (CP). The purpose of this study was to determine test-retest reliability of the CUE performance measures (success rate, movement onset time, movement error, and movement variation) and convergent validity with the Peabody Developmental Motor Scale version 2 (PDMS-2) and the Quality of Upper Extremity Skills Test (QUEST). METHODS: Thirty-five children with CP aged four to ten years were tested on two occasions two weeks apart. RESULTS: CUE performance measures of five chosen object manipulation tasks exhibited high to moderate intra-class correlation coefficient (ICC) values. There was no significant difference in the CUE performance measures between test periods. With few exceptions, there was no significant correlation between the CUE performance measures and the PDMS-2 or the QUEST test scores. CONCLUSIONS: The high to moderate ICC values and lack of systematic errors indicate that the CUE assessment tool has the ability to repeatedly record reliable performance measures of different object manipulation tasks. The lack of a correlation between the CUE and the PDMS-2 or QUEST scores indicates that performance measures of these assessment tools represent distinct attributes of manual dexterity.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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