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Enregistrement W3190867324 · doi:10.3389/fresc.2021.709978

A Narrative Review of Function-Focused Measures for Children With Neurodevelopmental Disorders

2021· review· en· W3190867324 sur OpenAlexafffund
Kajaani Shanmugarajah, Peter Rosenbaum, Mohammad Zubairi, Briano Di Rezze

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Rehabilitation Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHamilton Health Sciences
Mots-clésNarrativeNarrative reviewPsychologyFunction (biology)Developmental psychologyPsychotherapistLinguisticsGeneticsPhilosophyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical measures in health and rehabilitation settings are often used to examine child functioning to better support the diverse needs of children with neurodevelopmental disorders (NDD) and their families. The WHO's International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF) framework reflects a focus of health beyond biomedical deficits, using the concept of functioning to create opportunities for measurement development involving this construct. In the measures developed in the field of childhood NDD, it is unclear whether and how these tools measure and incorporate the ICF framework and its domains within health care contexts. Understanding how these measures utilize the ICF will enable researchers and clinicians to operationalize function-focused concepts in studies and clinical practice more effectively. This narrative review aims to identify and describe function-focused measures that are based on the ICF for children with NDD, as described in the peer-reviewed literature. This review used a systematic search strategy with multiple health-focused databases (Medline, PsycInfo, EMBASE, EMCARE), and identified 14 clinical measures that provide direct support for children (aged 0-21) with NDD in pediatric health (and other) settings. Results described the measures that were primarily developed for three main diagnostic populations [cerebral palsy, autism spectrum disorder, and communication disorders]; had varying contextual use (clinical-only or multiple settings); and for which authors had conducted psychometric tests in the measure's initial development studies, with the most common being content validity, interrater reliability, test-retest reliability. Participation (79%, n = 11) & Activities (71%, n = 10) were the most common ICF domains captured by the set of measurement tools. Overall (71%, n = 10) of the identified measures utilized multiple ICF domains, indicating that the “dynamic nature” of the interactions of the ICF domains was generally evident, and that this result differentiated from “linking rules,” commonly used in research and clinical practice. The implications of these findings suggest that clinical measures can be an effective application of the ICF's defined concepts of functioning for children with NDD.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0150,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 GPT0,326
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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