A Matched-Pair Analysis of Gross Motor Skills of 3- to 5-Year-Old Children With and Without a Chronic Physical Illness
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to compare the gross motor skills of children with a chronic physical illness with those of their healthy peers. METHODS: Data for children with a chronic physical illness come from the Multimorbidity in Children and Youth Across the Life Course study, and data from children without a physical illness come from the Health Outcomes and Physical Activity in Preschoolers study. Multimorbidity in Children and Youth Across the Life Course and Health Outcomes and Physical Activity in Preschoolers included children ages 3-5 years and administered the Peabody Development Motor Scales-second edition. Participants were sex and age matched (20 male and 15 female pairs; Mage = 54.03 [9.5] mo). RESULTS: Gross motor skills scores were "below average" for 47% of children with a physical illness compared with 9% of children without a physical illness (P = .003). Matched-paired t tests detected significant differences in total gross motor scores (dz = -0.35), locomotor (dz = -0.31), and object control (dz = -0.39) scores, with healthy children exhibiting better motor skills, and no significant difference in stationary scores (dz = -0.19). CONCLUSIONS: This skill gap may increase burden on children with physical illness and future research should assess gross motor skills longitudinally to establish whether the gap widens with age.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».