Predictive validity of Prechtl’s Method on the Qualitative Assessment of General Movements: a systematic review of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this systematic review was to examine the evidence for the predictive validity of Prechtl's Method on the Qualitative Assessment of General Movements (GMsA) with respect to neurodevelopmental outcomes. METHOD: Six electronic databases (PsychINFO, Embase, Health and Psychosocial Instruments, PubMed, and AMED) were searched using the following keywords to identify all studies that examined the predictive validity of the GMsA: 'general movements', 'assessment', 'movement', 'child development', 'infant', and 'predictive value of test'. Only English- and French-language studies were included, whereas studies that focused on spontaneous mobility in preterm infants, but not necessarily the GMsA, or which did not report on the predictive value of the GMsA were excluded. A total of 39 studies were included in the final analysis. RESULTS: Studies were separated according to the age at follow-up: 12 to 23 months, 2 to 3, 4 to 11, and 12 to 18 years. All used a longitudinal cohort study design; however, the outcome measures differed greatly amongst the studies. Values for sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value varied amongst studies. The overall trend indicated that the presence of abnormalities in the quality of fidgety movements at 12 weeks adjusted age is more predictive of adverse outcomes than abnormal writhing movements. INTERPRETATION: The GMsA demonstrates potential as a cost-effective, non-intrusive means of infant examination. However, current studies include important sources of bias. Future methodologically rigorous studies with functional outcomes are suggested.
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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 | 0,071 | 0,262 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».