Gross motor change after inpatient rehabilitation for children with acquired brain injury: A 10‐year retrospective review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To estimate gross motor change in inpatient school-aged children with subacute acquired brain injury (ABI), identify factors associated with gross motor change, and describe inpatient physiotherapy focus. METHOD: This retrospective chart review involved inpatient children (5-18 years) with subacute ABI who had either two Gross Motor Function Measure (GMFM-88) assessments or one GMFM-88 with another pre/post gross motor outcome measure. Outcome change scores and Goal Attainment Scaling (GAS) T scores were calculated. Regression analyses examined factors predicting gross motor change. GAS goal areas were analysed to determine physiotherapy focus. RESULTS: Of the 546 charts screened, 266 (118 female) met study criteria. The GMFM-88 was generally administered first, followed by other measures. GMFM-88 (n = 202), Community Balance and Mobility Scale (n = 89), and Six-Minute Walk Test (6MWT) (n = 98) mean change scores were 18.03% (SD 19.34), 17.85% (SD 10.77), and 142.3 m (SD 101.8) respectively. The mean GAS T score was 55.06 (SD 11.50). Lower baseline scores and increased time between assessments were most predictive of greater GMFM-88 change (r ≥ 0.40). Twenty-five percent of GAS goals were ambulation-based. INTERPRETATION: Appropriate outcome measure selection is integral to detecting gross motor change in pediatric inpatient ABI rehabilitation. Mean change score estimates can be used to compare standard inpatient rehabilitation with new treatment approaches.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».