使用基于人工智能的技术来检测大脑麻儿童粗运动功能的临床相关变化
Leonie Schafmeyer1,2, Heike Losch2, Christiane Bossier1,3
1University of Cologne, Medical Faculty and University Hospital, Center of Prevention and Rehabilitation, UniReha, Cologne, Germany.
Developmental medicine and child neurology
|October 5, 2023
概括
减少的总运动功能的测量 (rGMFM-66) 准确地检测大脑 (CP) 儿童的总运动功能的变化. 这种缩短版本是完整的GMFM-66的节省时间的替代方案,适合临床实践.
科学领域:
- 儿科康复儿童康复中心
- 运动科学 运动科学
- 临床评估工具 临床评估工具
背景情况:
- 大脑 (CP) 显著影响儿童的毛细运动功能.
- 准确有效地测量运动功能对于监测康复进展至关重要.
- 66项总运动功能的测量 (GMFM-66) 是一个标准工具,但它的长度可能是一个限制.
研究的目的:
- 为了比较66项总运动功能测量 (GMFM-66) 与其缩小版本 (rGMFM-66) 的有效性.
- 评估这两种测量方法检测CP儿童毛细运动功能的临床相关变化的能力.
主要方法:
- 追溯分析了1352个来自CP接受康复的儿童的GMFM-66和rGMFM-66测量结果.
- 测量是在5至7个月间隔进行的.
- 单个效果大小 (iES) 被计算为量化临床相关变化.
主要成果:
- 在使用GMFM-66计算的iES和rGMFM-66.6之间发现了强烈的相关性 (r=0.84).
- rGMFM-66在检测临床相关的总运动改善 (AUC=0.90) 和恶化 (AUC=0.95) 方面表现出极好的一致性.
结论:
- 减少的GMFM-66 (rGMFM-66) 是一个有效和可靠的工具,用于评估CP儿童的总运动功能的变化.
- rGMFM-66为完整的GMFM-66提供了一种节省时间的替代方案,使其成为常规临床使用的实用工具.
