Comorbidities and clinical determinants of outcome in children with spastic quadriplegic cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the major comorbidities in patients with spastic quadriplegic (SQ) cerebral palsy (CP) and their possible clinical associations. Medical records of patients with SQ CP from a pediatric neurology practice over a 14-year period were retrospectively and systematically reviewed. Variables examined included demographics, prenatal, perinatal, and postnatal risk factors. Comorbidities documented included those involving hearing, vision, feeding status, and epilepsy. Binomial logistic regression analyses were applied to identify clinical associations of the comorbidities. Ninety-two children were included in this study of whom 39 were born preterm. Mean age of presentation was 2 months (SD 3.5) and males comprised 60% of the group. A total of 57% had a Gross Motor Function Classification Score (GMFCS) of Level IV or V. The four documented comorbidities occurred at a high frequency: 66 out of 83 children (80%) had a visual impairment with 13 (21%) having a substantial impairment; 37 out of 86 children (40%) had a hearing deficit; 43 out of 92 children (47%) had epilepsy; and 29 (33%) required assisted feeding. A GMFCS Level of IV or V and documented microcephaly was associated with the need for assisted feeding (odds ratio [OR] 8.1; 95% confidence interval [CI] 2.1-29.8, p=0.002 and OR 4.9, 95% CI 1.7-14.8, p=0.004 respectively). Epilepsy was associated with the occurrence of neonatal encephalopathy (OR 2.3, 95% CI 1.0-55; p=0.05), microcephaly (OR 4.9, 95% CI 1.6-14.8; p=0.004), periventricular leukomalacia (OR 7.4, 95% CI 1.6-35.0; p=0.012), and perinatal asphyxia (OR 3.6, 95% CI 1.5-8.9; p=0.005). There is a high frequency of comorbidity in the setting of SQ CP which can impact on quality of life and burdens of care. Few clinical associations of this burden appear, thus necessitating systematic programmatic follow-up of these children to facilitate early identification and intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».