GLOBAL EXPERIENCE IN CONTINUOUS ASSESSMENT OF THE EFFECTIVENESS OF REHABILITATION OF CHILDREN WITH DISABILITIES
Notice bibliographique
Résumé
Continuous assessment of rehabilitation effectiveness in children with disabilities has become a cornerstone of modern pediatric rehabilitation systems worldwide. This literature review synthesizes findings from ten peer-reviewed studies published between 2015 and 2025 in Scopus and Web of Science databases, exploring global experiences, methodologies, and frameworks for evaluating rehabilitation outcomes. The studies emphasize the use of standardized assessment instruments such as the Pediatric Evaluation of Disability Inventory (PEDI), WeeFIM, ICF-CY-based models, and Goal Attainment Scaling (GAS), which enable objective and dynamic measurement of progress in motor, cognitive, and social domains. Developed countries, including the United States, Canada, and Japan, have integrated digital and tele-rehabilitation platforms that allow real-time monitoring and adaptive goal-setting for each child. Meanwhile, low- and middle-income countries have increasingly adopted WHO’s International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) framework to establish baseline data and monitor long-term outcomes within resource-limited settings. Evidence across studies indicates that continuous, multi-dimensional assessment leads to improved care coordination, more individualized rehabilitation plans, and better long-term functional outcomes. Furthermore, integrating caregivers’ feedback and interdisciplinary collaboration enhances the sustainability of interventions. Despite advances, disparities in access to standardized assessment tools and digital monitoring technologies persist, especially in developing regions. The global experience highlights that systematic, data-driven, and family-centered assessment approaches are essential to optimizing rehabilitation quality and equity for children with disabilities.
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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 | 0,047 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».