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Enregistrement W4403329897 · doi:10.1111/dmcn.16113

Natural history of gait patterns in untreated children with bilateral cerebral palsy in a low‐income country setting

2024· article· en· W4403329897 sur OpenAlexaff
Julie Stebbins, Laurence Wicks, Tim Nunn, Richard C. Gardner, Tewodros T. Zerfu, Mesfin E. Kassahun, Tim Theologis

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitCerebral palsyNatural historyMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPopulationRange of motionGait analysisCohortNatural history study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To assess a group of ambulant, untreated children with bilateral spastic cerebral palsy, in a resource-poor setting, who had never been assessed by a health care professional or received any treatment, to help establish the natural history of gait patterns in this condition. METHOD: At CURE Children's Hospital of Ethiopia, 46 children with no prior health care contact were assessed in a cross-sectional cohort study, through a detailed history, clinical examination, and instrumented gait analysis using a motion capture system. RESULTS: There was a large spread in the data reflecting the high natural heterogeneity in this population. The severity of gait pathology did not correlate with age; however, a small but significant reduction in sagittal hip and knee range of motion with increasing age was observed. There was also a trend towards reduced passive knee extension with age. INTERPRETATION: Improved understanding of the aspects of gait that are likely to naturally improve, deteriorate, or remain stable over time helps guide treatment decisions in this population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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