The feasibility of a subgroup approach to create sensory-motor behavioral response profiles from a modified quantitative sensory test in cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Cerebral palsy is the most common motor disorder of childhood, leading to lifelong disability and associated comorbidities, including a high incidence of chronic pain. This hypothesis-generating study aimed to (1) investigate a modeling approach to subgrouping based on behavioral reactivity (BR) to a modified quantitative sensory test (mQST), and (2) explore potential relations between BR subgroups, pain status, and clinical features. For this cross-sectional study, recruitment was conducted through a systematic proportional stratified sampling approach in relation to cerebral palsy type (eg, spastic, mixed type). Caregivers completed the Dalhousie Pain Interview; health history was collected from the medical record. The mQST included 6 tactile stimuli applied to the back of the right and left calves (eg, light touch, pressure, heat), and the BR associated with each application was scored using a modified Face Legs, Activity, Cry, Consolability scale. Of the 188 participants enrolled, 12 (6.4%) did not tolerate the full mQST. Latent class analysis was conducted with 172 participants, and the model with 6 classes had the best fit, with no classes having fewer than 5% of the sample. The 6-class solution revealed subgroups with relatively flat to relatively reactive patterns specific to different stimulus application modalities, providing sufficient evidence that reactivity subgroups can be reliably modeled. Descriptively, there were no apparent differences in the BR profile by sex; however, potentially by age and pain experience. Our results in this study indicate that sensory response profiles may be a promising approach to better understand the nature of chronic pain in 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 | 0,027 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».