Intra-Individual Variability in Gross Motor Development in Healthy Full-Term Infants Aged 0–13 Months and Associated Factors during Child Rearing
Notice bibliographique
Résumé
The gross motor development of a typically developing infant is a dynamic process, the intra-individual variability of which can be investigated through longitudinal assessments. Changes in gross motor development vary, according to the interaction of multiple sub-systems within the child, environment, task setting, and experience or practice of movement. At present, studies on environmental factors that influence gross motor development in full-term infants over time are limited. The main aim of this study was to investigate environmental factors affecting intra-individual variability from birth to 13 months. The gross motor development of 41 full-term infants was longitudinally assessed every month from the age of 15 days using the Alberta Infant Motor Scale. Parents were interviewed monthly about environmental factors during childcare. Infants showed fluctuations in the percentile of gross motor development, and no systematic pattern was detected. The total mean range of gross motor percentile was 65.95 (SD = 15.74; SEM = 2.28). The percentiles of gross motor skills over the 14 assessments ranged from 36 to 93 percentile points. Factors that were significantly associated with the gross motor development percentile were the use of a baby walker (Coef. = −8.83, p ≤ 0.0001) and a baby hammock (Coef. = 7.33, p = 0.04). The use of baby hammocks could increase the gross motor percentile by 7.33 points. Although the usage of a baby walker is common practice in childcare, it may cause a decrease in the gross motor percentile by 8.83 points according to this study. In conclusion, healthy full-term infants exhibited a natural variability in gross motor development. Placing infants in a baby walker during the first year of age should be approached with caution due to the risk of delayed gross motor development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».