Effect of multidisciplinary interventions using the Enabling Inclusion® program on gross motor function and functional independence in children with disabilities in rural South India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Enabling Inclusion® (EI®) program provides multidisciplinary, family-centred rehabilitation services for children with disabilities in rural South India. The program is supported by the Enabling Inclusion® app, and services are delivered collaboratively by community rehabilitation workers (CRWs) and rehabilitation specialists in children's homes or local early intervention centres. This study aimed to determine the effect of the EI® program interventions on gross motor function and functional independence in children with disabilities aged 0-9 years. METHODS: This retrospective cohort study analysed Gross Motor Function Measure (GMFM-88) and Functional Independence Measure for Children (WeeFIM®) scores collected at child enrolment in the EI® program and follow-up assessments conducted over 6 years. General linear model analyses were performed. RESULTS: The GMFM-88 and WeeFIM® follow-up data of 1245 participants (508 females and 737 males; mean age: 4.04 ± 2.3 years) were studied. The results demonstrated significant mean differences in both the GMFM-88 (p < 0.001, effect size - 0.356) and WeeFIM® (p < 0.001, effect size - 0.253) scores at all three time points. Female gender, centre-based intervention, and school enrolment were factors showing higher GMFM-88 and WeeFIM® scores. CONCLUSION: The EI® program's multidisciplinary interventions significantly improved gross motor function and functional independence of children with disabilities aged 0-9 years living in rural South India. This delivery model extends the reach of specialized rehabilitation in resource-limited areas through the use of technology and CRW services. These findings provide credence to the scaling of technology-assisted community-based rehabilitation models in underserved LMIC settings. TRIAL REGISTRATION: Clinical trial registration not applicable.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».