Functioning profile and related impairments of children and adolescents with cerebral palsy - PartiCipa Brazil preliminary results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited information is available about functioning and related impairments of children and adolescents with Cerebral Palsy (CP) in low- and middle-income countries (LMIC) like Brazil. The aim of this study is to describe the characteristics, functioning, and impairments of Brazilian children and adolescents with CP. METHODS: Cross-sectional preliminary study as part of the PartiCipa Brazil multicentered cohort study. Families of children and adolescents with CP from Brazil, 4 months to 15 years, were enrolled. They responded to an online survey with questions about their child's health condition, impairments, contextual factors, and functioning according to the Gross Motor Function Classification System (GMFCS) and the Manual Ability Classification System (MACS). Data were described as frequencies, percentages, means, and standard deviations, according to age bands. RESULTS: Of the 404 participants (6.5±3.6 years) enrolled in this preliminary analysis, 54.7% are male, 90.4% under 12 years of age, 77.7% have bilateral CP, 49% in GMFCS levels IV and V, and 50.7% in MACS levels II and V. Most participants are from Southeast (63.4%) and Centre-west (19.5%) of Brazil. Regarding the impairments and functioning limitations: 1 in 2 did not talk; 1 in 2 has epilepsy; 2 of 5 reports pain, 1 of 4 has visual impairments, 3 out of 5 did not feed themselves, 1 out of 20 has a hearing impairment and 1 of 4 did not go to school. CONCLUSION: This first preliminar Brazilian study shows a high prevalence of children at MACS levels II and V and GMFCS levels IV and V, representing almost half of the group, indicating more impairments and limitations than children/adolescents from high-income countries. This study provides a preliminary deeper understanding of the key impairments and limitations in activities among children and adolescents with CP from various Brazilian regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».