Ervaren problemen van kinderen en adolescenten met cerebrale parese
Notice bibliographique
Résumé
Inleiding: Er is weinig bekend over ervaren problemen van kinderen en adolescenten met cerebrale parese (CP) vanuit hun eigen perspectief. Huidig onderzoek heeft als hoofddoel om de zelf ervaren problemen van kinderen en adolescenten met CP te inventariseren. Een secundair doel betreft het toetsen van verschillen in ervaren problemen tussen leeftijdsgroepen, GMFCS niveau en wel of geen CP. \nMethoden: Totaal werden 246 participanten met CP (M leeftijd: 11.1, SD: 5.8) uit de Pediatric Rehabilitation Research in the Netherlands (PERRIN) in dit onderzoek opgenomen. Om de ervaren problemen te meten werd gebruik gemaakt van de Canadian Occupational Performance Measure (COPM). Om de ernst van CP te meten werd gebruik gemaakt van de Gross Motor Function Classification System (GMFCS). De COPM data werd ingedeeld naar de International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF). Verschillen werden getoetst met de Pearson Chi-Kwadraat toets. \nResultaten: De ervaren problemen van kinderen en adolescenten met CP bleken kwalitatief verschillend. Er werd een significant verschil gevonden in ervaren problemen tussen leeftijdsgroepen (X 2 (51, N = 611) = 242, p < .05), GMFCS niveau (X 2 (68, N = 608) = 127, p < .05) en wel of geen CP (X 2 (133, N = 763) = 880, p < .05). \nConclusie: De meeste problemen worden, over alle leeftijden, genoemd binnen het component activiteiten en participatie. Daarnaast blijken de verschillen in ervaren problemen tussen leeftijdsgroepen, GMFCS niveau en wel of geen CP significant. Voor de praktijk is het relevant om naast standaardvragenlijsten de COPM te gebruiken.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».