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Enregistrement W4221028426 · doi:10.3233/prm-220002

Evidence-informed clinical perspectives on postural management for hip health in children and adults with non-ambulant cerebral palsy

2022· article· en· W4221028426 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Rehabilitation Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsySittingSupine positionGross Motor Function Classification SystemLyingBody positionClinical Practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postural management is a multi-disciplinary approach incorporating a comprehensive schedule of daily and night-time positions, equipment and physical activity to help maintain or improve body structures and function and increase activity and participation. Postural management may play a role in preventing contracture, deformity, pain, and asymmetry. This article provides an overview of the evidence supporting use of postural management to positively influence hip health in individuals with cerebral palsy, functioning as Gross Motor Classification System (GMFCS) levels IV or V. Sitting or lying without changing position for more than 8 hours, unsupported supine lying and asymmetrical or windswept postures are associated with pain and hip subluxation/dislocation. Although high-quality experimental research is still limited by many factors, there is limited evidence of harm, and most individuals at GMFCS IV or V require positioning supports to enable participation and function and ease caregiving. Clinical recommendations combining research and clinical opinion support the early use of comfortable positioning routines and/or equipment to reduce time spent in sustained asymmetrical or potentially harmful sitting and lying positions. Supported standing, active weightbearing and stepping are recommended to promote active movement and position change when possible, depending on individual, family and caregiver routines and preferences.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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