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Enregistrement W4296403185 · doi:10.1111/dmcn.15356

Scientific Posters

2022· article· en· W4296403185 sur OpenAlexfundno aff
Judy Lewis, Mallory Rowan

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematological disorders and diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of CalgaryMcGill University Health CentreIngram School of Nursing, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective(s): Many children with cerebral palsy (CP) experience difficulty with gait, which can significantly impact the child's health, participation in daily activities, and quality of life (QOL). 3D gait analysis is used to evaluate the gait pattern of children with CP. Kinematic data is summarized using the Gait Profile Score (GPS), which provides an overall score of gait quality (GPS) and values for nine different kinematic domains (Gait Variable Score [GVS]). The aims of this study are to determine the correlation between GPS scores and parent reported QOL measures and whether a specific GVS value has a greater effect on the QOL of children with CP. Study Design: Retrospective review. Study Participants & Setting: 112 patients with CP who underwent 3D gait analysis at a large tertiary-care pediatric hospital were included in this retrospective review. The average age was 10.54.8 (range 3-26) years. The impairment distribution of the cohort was as follows: 27.7% hemiplegia, 50.9% diplegia, 7.1% triplegia, and 14.3% quadriplegia. 39.3% were classified as GMFCS level I, 28.6% GMFCS level II, and 32.1% GMFCS level III. Materials/Methods: Demographic data, GPS and GVS values, and Pediatric Outcomes Data Collection Instrument (PODCI) and Caregiver Priorities and Child Health Index of Life with Disabilities (CPCHILD) scores were evaluated. Overall GPS and GVS scores were analyzed for all patients. Pearson's correlations were used to compare continuous variables. Mann-Whitney U and Kruskal-Wallis tests were used to compare scores between groups. Results: There was a statistically significant difference in scores between GMFCS levels for multiple PODCI and CPCHILD domains and GPS values (p<0.001). There was a high correlation between GPS and PODCI Transfers and Basic Mobility (r=-0.547). Pelvic tilt, hip flexion/extension, and knee flexion/extension GVS values were moderately or highly correlated to PODCI Transfers and Basic Mobility, Sports and Physical Functioning, and Global Functioning domains and the CPCHILD Positioning, Transferring, and Mobility domain.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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