Non-Linear Modeling of Motor Development in Typically Developing Children and Youth Aged 5–18 Years Using Robot-Based Behavioral Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Clinical tasks are often used to differentiate the motor performance of individuals who have impaired function. However, these are not as accurate and repeatable as robotic tasks. Additionally, motor development occurs rapidly at early ages and slows as they reach adulthood, resulting in a non-linear model of performance. There is also evidence that variability in performance changes as children and youth age. Accurate normative models of performance are necessary to identify deficiencies in motor performance and to track the efficacy of therapies. This work aimed to create normative models of motor development based on robotic assessments in typically developing children and youth. Two hundred and eighty-eight participants who are typically developing (ages 5-18) completed a robotic point-to-point reaching task and an object-hitting task using the Kinarm Exoskeleton. Exponential or quadratic curves were fit to performance parameters generated by Kinarm to model typical performance. These models included a linear term to account for changing variabilities with age. Most performance parameters showed improvement with age, and none showed deterioration. Some parameters showed large changes in variability in performance with age, with up to a 74% decrease in the range of typical performance. Reduced variability occurs with age, indicating the need to account for differences in variability when developing models of typical motor performance in children and youth. The models that are used to identify deficits in motor performance should account for changing variability in data and changing repeatability with age to increase the accuracy of identification of deficits.
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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 ».