Motor development trajectories of children with cerebral palsy in a community-based early intervention program in rural South India
Notice bibliographique
Résumé
Developmental trajectories are crucial for evidence-based prognostication, planning interventions, and monitoring progress in children with cerebral palsy (CP). To describe gross motor development patterns of children with CP in rural South India for the five Gross Motor Function Classification System (GMFCS) levels. Longitudinal cohort study of 302 children (176 males, 126 females) with CP aged 0 to 10 years, followed by a community-based early intervention program. GMFCS levels were 5.4 % level 1, 16.5 % level II, 22.8 % level III, 26.8 % level IV, and 28.5 % level V. Assessments were undertaken using the Gross Motor Function Measure (GMFM-66) at 6-month intervals between April 2017 and August 2020. Longitudinal analyses were performed using mixed-effects linear regression models. Five distinct motor development curves were created for ages 0 to 10 years by GMFCS levels as a function of age and GMFM-66 with a stable limit model, variation in estimated limits and rates of development. Motor development trajectories for CP in an LMIC differ from those reported in HICs. Consideration of how social determinants of health, environmental and personal factors impact motor development in low-resource contexts is crucial. Further work is needed to describe developmental trajectories of children for CP in LMICs. • Few longitudinal studies of children with cerebral palsy (CP) in LMICs exist. • Gross motor development in children with CP is influenced by contextual factors. • Developmental trajectories differ in an LMIC as compared to high-income countries. • Motor development in CP in LMICs shows a slower rate and lower limit than in HICs. • The Gross Motor Function Classification System for CP may need LMIC adaptation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».