Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».