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Enregistrement W3193443689 · doi:10.1097/pep.0000000000000829

Scootering for Children and Youth Is More Than Fun: Exploration of a Feasible Approach to Improve Function and Fitness

2021· article· en· W3193443689 sur OpenAlexaff
Marilyn Wright, Donna Twose, Jan Willem Gorter

Notice bibliographique

RevuePediatric Physical Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster Children's HospitalMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyIntervention (counseling)PsychologyMotion (physics)Physical medicine and rehabilitationRehabilitationGaitDevelopmental psychologyFunction (biology)Physical therapyMedicineComputer sciencePsychiatryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Describe scootering as a physical therapy intervention for children/adolescents with mobility limitations within the "F-Words for Child Development" (fitness, function, family, friends, fun, and future) and through motion analysis. METHODS: Perspectives of scootering were explored using the holistic "F-words for Child Development" recommendations for pediatric rehabilitation and through 3-dimensional instrumented motion analysis of children/adolescents with cerebral palsy and children/adolescents with typical development. RESULTS: Scootering was consistent with the F-words tenets for rehabilitative best practice. Many of the motion characteristics of scootering reflected desirable exercise and gait attributes relevant to children/adolescents with cerebral palsy. CONCLUSIONS: Scootering is a feasible, functional, and fun activity that has the potential to address many aspects of fitness, function, and gait; meet the needs of families; and provide opportunities for interaction with friends. It is a physical therapy intervention that has the potential to contribute to future health and well-being of children with disabilities. VIDEO ABSTRACT: For more insights from the authors, see Supplemental Digital Content 1, available at: http://links.lww.com/PPT/A331.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,348

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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