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Enregistrement W4402484015 · doi:10.1111/dmcn.16056

Relato Familiar da Motricidade Grossa: Refinamento e avaliação das propriedades psicométricas

2024· article· pt· W4402484015 sur OpenAlexaff
Elton Duarte Dantas Magalhães, Peter Rosenbaum, Marilyn Wright, F. Virginia Wright, Lesley Pritchard, Kênnea Martins Almeida Ayupe, Ana Carolina de Campos, Rosane Luzia de Souza Morais, Hércules Ribeiro Leite, Paula Silva de Carvalho Chagas

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2024
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of AlbertaHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo Objetivo Refinar o Relato Familiar da Motricidade Grossa (GM‐FR) utilizando a contribuição dos pais e avaliar as suas propriedades psicométricas. Método Neste estudo metodológico, 12 pais de crianças e adolescentes com paralisia cerebral (PC), com idade entre 2 e 18 anos, classificados em todos os níveis do Sistema de Classificação da Função Motora Grossa (GMFCS), foram entrevistados sobre sua experiência na conclusão do GM‐FR (validade de conteúdo). O feedback dos pais foi usado para refinar o instrumento que foi então preenchida por 146 famílias para avaliar a consistência interna, e a validade discriminativa e concorrente. 46 pais completaram o GM‐FR novamente, 7 a 30 dias depois, para avaliar a confiabilidade teste‐reteste. Resultados A pontuação do GM‐FR, as imagens, as descrições e o número total de itens foram revisados com base no feedback dos pais. O GM‐FR versão 2.0 demonstrou alta consistência interna (α de Cronbach = 0,99), ausência de efeitos piso/teto e excelente confiabilidade teste‐reteste (coeficiente de correlação intraclasse = 0,99). Os escores do GM‐FR discriminaram entre os níveis do GMFCS (p < 0,05) e foram fortemente correlacionados negativamente com o nível do GMFCS (r = −0,92; p < 0,001). Os escores do GM‐FR correlacionaram‐se de forma positiva e forte com o Gross Motor Function Measure‐66 (r = 0,94; p < 0,001) e com o domínio de mobilidade do Pediatric Evaluation of Disability Inventory – Computer Adaptive Test (r = 0,93; p < 0,001). Interpretação A participação ativa das famílias no desenvolvimento do GM‐FR facilitou a criação de um instrumento amigável à família. Este estudo fornece fortes evidências de confiabilidade e validade para apoiar o uso do GM‐FR na prática clínica e em pesquisas para avaliar o desempenho motor grosso de crianças e adolescentes com PC.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations0
Publié2024
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