Kinematic Assessment of Fine Motor Skills in Children: Comparison of a Kinematic Approach and a Standardized Test
Notice bibliographique
Résumé
Deficits in fine motor skills have been reported in some children with neurodevelopmental disorders such as amblyopia or strabismus. Therefore, monitoring the development of motor skills and any potential improvement due to therapy is an important clinical goal. The aim of this study was to test the feasibility of performing a kinematic assessment within an optometric setting using inexpensive, portable, off-the-shelf equipment. The study also assessed whether kinematic data could enhance the information provided by a routine motor function screening test (the Movement Assessment Battery for Children, MABC). Using the MABC-2, upper limb dexterity was measured in a cohort of 47 typically developing children (7-15 years old), and the Leap motion capture system was used to record hand kinematics while children performed a bead-threading task. Two children with a history of amblyopia were also tested to explore the utility of a kinematic assessment in a clinical population. For the typically developing children, visual acuity and stereoacuity were within the normal range; however, the average standardized MABC-2 scores were lower than published norms. Comparing MABC-2 and kinematic measures in the two children with amblyopia revealed that both assessments provide convergent results and revealed deficits in fine motor control. In conclusion, kinematic assessment can augment standardized tests of fine motor skills in an optometric setting and may be useful for measuring visuomotor function and monitoring treatment outcomes in children with binocular vision anomalies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».