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Enregistrement W4414146929 · doi:10.1101/2025.09.07.25334597

Tasks for assessing dystonia in young people with cerebral palsy

2025· preprint· en· W4414146929 sur OpenAlexaff
Emma Lott, Alyssa Rust, Leon Dure, Darcy Fehlings, Toni S. Pearson, Roser Pons

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDystoniaCerebral palsyNeurological disorderSeverity of illnessMovement disordersDeep brain stimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dystonia in childhood is typically associated with cerebral palsy (CP). Dystonia severity scales for CP require prolonged exam protocols with numerous tasks, often making them onerous for routine clinical use. Objective: To identify which individual tasks best approximate dystonia severity compared to the gold standard full protocol. Methods: In this cross-sectional study, comprehensive exam protocol videos were taken during routine care of ambulatory people with CP age 5 and up. Five pediatric dystonia experts reviewed individual tasks and the full protocol for dystonia using the Global Dystonia Severity Rating Scale. Experts' written scoring justifications were qualitatively analyzed to determine commonly cited features of dystonia. Results: When examining the difference in dystonia severity ratings between each task and the full protocol, seated upper extremity tasks had the lowest variance (p<0.05, F-test) and had lower score differences than the stand/walk/run and seated lower extremity tasks (p<0.05, repeated measures Friedman test). Experts most commonly identified the following movements as dystonic: wrist flexion (8.4% of all movement statements), finger flexion (7.3%), wrist ulnar deviation (6.8%), toe dorsiflexion (8.4%), ankle inversion (7.9%), and ankle plantarflexion (6.4%). Experts rated dystonic movements as more severe if they were consistently triggered by multiple stimuli (26.8% of all severity statements) or functionally impactful (20.7%). Conclusions: This can be both expensive (requiring many personnel hours) and exhausting for people with CP to execute. Furthermore, the longer these severity assessments take, the less feasible they are to execute during routine clinical care, making it difficult to clinically assess the impact of dystonia treatments. Therefore, of the many tasks currently used across dystonia severity assessments, it would be valuable to determine the subset of tasks most useful for assessing dystonia in young people with CP.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,281 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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