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Enregistrement W4394932878 · doi:10.3390/future2020004

Supporting Functional Goals in Spinal Muscular Atrophy: A Case Report of The Cognitive Orientation to Daily Occupational Performance (CO-OP) Approach

2024· article· en· W4394932878 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie Taylor, Iona Novak, Michelle Jackman

Notice bibliographique

RevueFuture · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal muscular atrophyOrientation (vector space)CognitionPhysical medicine and rehabilitationAtrophyPsychologyMedicinePhysical therapyNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with spinal muscular atrophy (SMA) are now living longer as a result of advancements in pharmaceutical and medical interventions. There is a paucity of research regarding therapeutic interventions to support this population to be independent and participate in life activities that are most important to them. The aim of this case report is to explore the use of the Cognitive Orientation to daily Occupational Performance (CO-OP) approach to support a child with SMA type 1 to achieve their functional and participation goals. This is a retrospective case study. A 7-year-old girl with SMA type 1 received ten 1 h sessions of CO-OP, weekly in the home and community settings with a physiotherapist. Clinically meaningful improvements were found in goal performance and satisfaction on the Canadian Occupational Performance Measure (COPM) and Performance Quality Rating Scale (PQRS). Despite the progressive nature of SMA, the CO-OP approach was able to support goal attainment. Given medical advances are leading to a longer life span for children with neuromuscular conditions, further research is needed to investigate the efficacy of functional and participation-based interventions, including impact on quality of life and self-efficacy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
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