Telehealth Program for Infants at Risk of Cerebral Palsy during the Covid-19 Pandemic: A Pre-post Feasibility Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To verify the effects of a telerehabilitation program for infants at high risk for Cerebral Palsy (CP) during the COVID-19 pandemic.Method: Longitudinal study. Infants were aged 3–18 months corrected age, at risk of developmental delay. The General Movement Assessment or a neurologic examination were performed to identify the risk of CP. Motor function was assessed using the Gross Motor Function Measure-88 (GMFM-88) and the Alberta Infant Motor Scale (AIMS). Caregivers of infants at high risk of CP applied a home-based program supervised by a Physical therapist, five times a week over 12 weeks. The program included guidance for optimal positioning, optimization of goal-directed activities, environmental enrichment, and educational strategies.Results: 100 infants at risk for delayed motor development were recruited. Eighteen infants were classified at high risk of CP, and 10 families completed telerehabilitation (83% final retention rate). No adverse events were reported. Adherence to the telecare program was high (90%). The costs were low. We found increased scores for all dimensions and the total score of the GMFM-88, and the AIMS percentile at the end of the intervention. Most infants presented a clinically significant change for the GMFM-88.Conclusions: The telecare program was feasible.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».