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Enregistrement W4392095963 · doi:10.3233/prm-230006

REhabilitation Approaches in CHildren with cerebellar mutism syndrome (REACH): An international cross-disciplinary survey study

2024· article· en· W4392095963 sur OpenAlexaboutno aff
Sharyl Samargia-Grivette, Helen Hartley, Karin S. Walsh, Jurgen Lemiere, Allison d. Payne, Emma Litke, Ashley D. Knight

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Rehabilitation Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationNeuropsychologyIntervention (counseling)PopulationPsychological interventionMultidisciplinary approachMedicineClinical trialPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyPsychologyMedical educationPsychiatryPathologyCognitionSocial scienceEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Pediatric cerebellar mutism syndrome (pCMS) can occur following resection of a posterior fossa tumor and, although some symptoms are transient, many result in long-lasting neurological deficits. A multi-disciplinary rehabilitation approach is often used in cases of pCMS; however, there have been no clinical trials to determine gold standards in rehabilitation practice in this population, which remains a research priority. The purpose of this study was to identify and compare intervention practices used in pCMS throughout the disciplines of occupational and physical therapy, speech-language pathology, and neuropsychology across geographic regions. METHODS: A 55-question e-survey was created by an international multidisciplinary research group made up of members of the Posterior Fossa Society and sent to rehabilitation professionals in pediatric neuro-oncology centers in the US, Canada, and Europe. RESULTS: Although some differences in the type of intervention used in pCMS were identified within each discipline, many of the targeted interventions including dose, frequency, and intensity were similar within disciplines across geographic regions. In addition, there were common themes identified across disciplines regarding challenges in the rehabilitation of this population. CONCLUSION: These results provide a foundation of current practices on which to build future intervention-based clinical trials.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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