Causal Effects Contributing to Elevated Metabolic Power During Walking in Children Diagnosed with Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metabolic power (net energy consumed while walking per unit time) is, on average, two-to-three times greater in children with cerebral palsy (CP) than their typically developing peers, contributing to greater physical fatigue, lower levels of physical activity and greater risk of cardiovascular disease. The goal of this project was to identify the total causal effects of clinical factors that may contribute to high metabolic power demand in children with CP. We included children who 1) visited Gillette Children’s Specialty Healthcare for a quantitative gait assessment after the year 2000, 2) were formally diagnosed with CP, 3) were classified as level I-III under the Gross Motor Function Classification System and 4) were 18 years old or younger. We created a structural causal model that specified the assumed relationships of a child’s gait pattern (i.e., gait deviation index, GDI) and common impairments (i.e., dynamic and selective motor control, strength, and spasticity) with metabolic power. We estimated causal effects using Bayesian additive regression trees, adjusting for factors identified by the causal model. There were 2157 children who met our criteria. We found that a child’s gait pattern, as summarized by the GDI, affected metabolic power approximately twice as much as the next largest contributor. Selective motor control, dynamic motor control, and spasticity had the next largest effects. Among the factors we considered, strength had the smallest effect on metabolic power. Our results suggest that children with CP may benefit more from treatments that improve their gait pattern and motor control than treatments that improve spasticity or strength.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».