Gross Motor Family Report: Refinement and evaluation of psychometric properties
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To refine the Gross Motor Family Report (GM-FR) using parents' input and to evaluate its psychometric properties. METHOD: In this measurement study, 12 parents of children and adolescents with cerebral palsy (CP), aged 2 to 18 years, classified in all levels of the Gross Motor Function Classification System (GMFCS), were interviewed about their experience completing the GM-FR (content validity). Parents' feedback was used to refine the measure which was then completed by 146 families to evaluate internal consistency, and discriminative and concurrent validity. Forty-six parents completed the GM-FR again, 7 to 30 days later, to evaluate test-retest reliability. RESULTS: GM-FR scoring, pictures, descriptions, and the total number of items were revised based on parents' feedback. The GM-FR version 2.0 demonstrated high internal consistency (Cronbach's α = 0.99), no floor/ceiling effects, and excellent test-retest reliability (intraclass correlation coefficient = 0.99). GM-FR scores discriminated between GMFCS levels (p < 0.05) and were strongly negatively correlated with GMFCS level (r = -0.92; p < 0.001). GM-FR scores correlated positively and strongly with the Gross Motor Function Measure-66 (r = 0.94; p < 0.001) and the Pediatric Evaluation of Disability Inventory - Computer Adaptive Test mobility domain (r = 0.93; p < 0.001). INTERPRETATION: Active participation of families in the GM-FR's development facilitated creation of a family-friendly instrument. This study provides strong evidence of reliability and validity to support GM-FR use in clinical practice and research for assessing gross motor performance of children and adolescents with CP.
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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 | 0,019 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».