Interventions to Promote Bimanual Activities and Participation in Daily Life Activities in Children with Cerebral Palsy: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Aims To identify rehabilitation interventions and outcome measures that target bimanual activities and autonomy in activities of daily living (ADLs) in children with cerebral palsy.Methods This scoping review followed the Arksey and O’Malley framework. The literature search was conducted in five medical databases. Inclusion criteria were studies of children with cerebral palsy that delivered rehabilitation interventions targeting upper limb function and used valid outcome measures assessing bimanual activities or ADLs. The exclusion criteria were pharmacological or surgical interventions, reviews, expert opinions, protocols and qualitative studies. Two independent researchers screened titles/abstracts and full texts. Data related to the study participants, interventions, outcome measures and results were extracted.Results Eighty-nine publications were included in this review. Out of the 17 interventions identified, the most frequent were constraint-induced movement therapy (n = 29), virtual reality (n = 22), hand-arm bimanual intensive training (n = 12), bimanual intensive training (n = 11) and action observation (n = 6). All five interventions showed significant improvements on bimanual function, whereas all but action observation showed improvements in autonomy in ADLs. We identified 15 outcome measures capturing bimanual activities and 6 capturing autonomy in ADLs.Conclusion This scoping review provides essential information for the improvement of rehabilitation interventions for children with cerebral palsy.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».