Gross Motor Development by Age and Functional Level in Children with Cerebral Palsy from 6 Months to 17 Years—A Norwegian Population-Based Registry Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cerebral palsy is a complex lifespan disability caused by a lesion to the immature brain. Evaluation of interventions for children with cerebral palsy requires valid and reliable outcome measures. Motor development curves and reference percentiles for The Gross Motor Function Measure (GMFM-66) are valuable tools for following, predicting, comparing, and evaluating changes in gross motor skills. The aims of this study were to create motor development curves with reference percentiles based on Norwegian data and compare them with published counterparts for Canadian children aged 2–21 years. Method: Prospective population-based cohort data from the Norwegian Quality and Surveillance Registry for Cerebral Palsy (NorCP) for 1206 children with 3612 GMFM-66 tests between 0.5 and 17.3 years of age. Median development by Gross Motor Function Classification System (GMFCS) levels was estimated using a generalized additive regression model with smoothed parameters for location, scale, and shape (based on the R GAMLSS library). To adjust for repeated individual measurements, we report the median curve of 100 random samples with only one observation per observed child. Results: The Norwegian motor development curves for GMFCS levels I–IV increase up to 7 years of age before flattening off, while GMFCS level V curves are relatively flat. Overall, both motor development curves and GMFM-66 percentiles are very similar to Canadian counterparts. Conclusions: The existing Canadian reference curves are valid also for Norway, working well for both clinical and research applications. However, Norwegian percentiles can be used from an earlier age.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».