Personalized goal setting and predictors of functional gains following constraint-induced movement therapy in preschool-aged children with unilateral cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to identify caregiver-selected goal characteristics that predict functional improvements following constraint-induced movement therapy (CIMT), offering novel insights into personalized rehabilitation for younger children with unilateral cerebral palsy (UCP). METHODS: This study included 19 children with UCP aged 4-6 years who participated in a three-week CIMT program comprising 15 sessions (30 hours total), during which the unaffected hand was constrained to encourage intensive use of the affected limb. Caregivers identified five meaningful rehabilitation goals per child using the Canadian Occupational Performance Measure, categorizing them into self-care, productivity, or leisure domains and ranking them by importance. Upper-limb function was objectively evaluated using the Assisting Hand Assessment before and immediately after CIMT. Linear regression analyses identified the factors influencing goal selection, and least absolute shrinkage and selection operator regression determined whether prioritized goal types predicted improvements in upper limb function. RESULTS: Self-care goals were most frequently selected (72.6%), followed by leisure (26.3%) and rarely productivity (1.1%). Leisure goal selection was significantly associated with greater baseline upper limb range of motion and lower baseline occupational performance scores. The higher prioritization of goals involving quiet leisure activities (e.g., arts, crafts, computer play) and dressing tasks (e.g., buttoning, zipping) significantly predicted greater functional improvements post-intervention. CONCLUSION: This study provides important new evidence indicating that caregiver-selected rehabilitation goals that are closely aligned with a child's latent motor capacities positively affect functional outcomes. These findings underscore the clinical importance of individualized, family-driven goal setting for optimizing therapeutic effectiveness in preschool-aged children with UCP.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».