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Enregistrement W7024182294

Rehabilitation strategies to improve upper limb movement quality in children with cerebral palsy

2009· dissertation· en· W7024182294 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésRehabilitationUpper limbCerebral palsyQuality (philosophy)Movement (music)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with CP are extremely heterogeneous in terms of etiology and clinical features. The diversity of symptoms among CP syndromes is a challenge for different branches of health research. Despite the efforts of many studies in examining rehabilitation strategies to improve upper limb (UL) function in children with CP, the confidence in the validity of these studies' evidence is still moderate to low. One limitation suggested is related to the type of outcomes used to measure improvement. Many are not sensitive enough to detect change (lack of responsiveness), are not age-related, and do not describe the movement quality. Movement quality concerns about movement performance or how well an activity is performed taking into reference normative data from typical populations. The assessment of movement quality in UL activities refers to the measurement of range of motion, hand trajectories, interjoint and intersegment coordination, muscle contraction patterns, and postural adjustments. The objective assessment of movement quality can be made by kinematic and kinetic analyses. The description of movement quality is important, because early brain injuries are more susceptible to 'maladaptative' plasticity, which might result in abnormal movement behaviors. The primary objective of this prospective single subject research design study was to determine the effect of two rehabilitation strategies in UL movement quality: arm constraint and trunk restraint, in the context of a modified constraint induced therapy (mCIT) and a task-oriented intervention, respectively. The UL movement quality was measured by kinematic analysis of a functional reaching task: a self-feeding simulation. Overall, the kinematic variables investigated are related to hand trajectories, arm angles and trunk forward displacement. Two clinical outcomes measuring UL movement quality were also used, the QUEST for the mCIT study, and the Melbou

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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