Congenital non‐central nervous system malformations in cerebral palsy: a distinct subset?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this article was to identify and contrast the subset of children with cerebral palsy (CP) and non-central nervous system (CNS) congenital malformations with children with CP but no coexisting non-CNS congenital malformations. METHOD: A population-based regional comprehensive CP registry was used to identify children with CP who had non-CNS congenital malformations (n = 34; 19 males, 15 females; 22 classified as Gross Motor Function Classification System [GMFCS] levels I-III, 12 as GMFCS level IV or V). Their clinical features were then compared with other children with CP without non-CNS congenital malformations (n = 207; 115 males, 92 females; 138 classified as GMFCS levels I-III, 69 as GMFCS level IV or V). RESULTS: Children with CP and non-CNS congenital malformations did not differ from those without in terms of neurological subtype distribution or functional severity, as measured by the GMFCS. Also, there was no association with previous maternal infections (i.e. toxoplasmosis, rubella, cytomegalovirus, herpes simplex virus 2 [TORCH]), maternal fever, use of illicit substances, asphyxia, neonatal encephalopathy, intraventricular haemorrhage, or septicaemia. The incidence of comorbidities such as convulsions, communication difficulties, gavage feeding, cortical blindness, and auditory impairment was not higher in this subgroup. INTERPRETATION: The incidence of congenital non-CNS malformations among children with CP is appreciable. Children with these non-CNS malformations do not appear to differ from other children with CP regarding neurological subtype, functional severity, and comorbidities, or maternal or obstetrical factors. Thus, the specific presence of a non-CNS congenital malformation does not appear to assist the practitioner in the management or understanding of a child's CP.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».