Development in spina bifida: Neurobiological and environmental factors
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Spina bifida myelomeningocele (SBM) is one of the world's most common disabling birth defects, yet, until recently, its genetic, neural, and cognitive phenotypes have been less systematically investigated than those of other neurogenetic disorders, including several of those featured in this volume. This chapter describes the findings from a large-scale multi-site study of more than 260 children with SBM between the ages of 7 and 16 years and over 160 children with SBM and their typically developing peers followed from infancy into school age that involves collaboration between the University of Texas Health Science Center at Houston, the University of Houston, and the Toronto Hospital for Sick Children. The material is organized as follows: (1) What is SBM?; (2) The SBM genotype; (3) Relations between genotype and physical and neural phenotypes; (4) The SBM behavioral phenotype in relation to lesion level and environmental factors: intelligence, academic skills, and adaptive function; (5) Theoretical questions about typical and atypical development generated from studies of the SBM phenotype; (6) Longitudinal development in SBM from infancy through childhood and into adult life; and (7) Clinical care and intervention issues. What is SBM? SBM, a neural tube defect that affects the development of both spine and brain, arises in the third to fourth week of embryogenesis, and results in a failure of neural tube closure. The physical phenotype includes paraplegia of the lower limbs and neurogenic bladder and bowel function (Charney, 1992).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».