Positive Screening for Autism in Ex-preterm Infants: Prevalence and Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The survival of very low birth weight infants has increased markedly in recent years. Unfortunately, the prevalence of significant and lifelong motor, cognitive, and behavioral dysfunction has remained a major problem confronting these children. The objective of this study was to perform screening tests for early autistic features in children with a history of very low birth weight and to identify risk factors associated with a positive screening result. METHODS: We studied 91 ex-preterm infants < or = 1500 g at birth. Infants underwent conventional MRI studies at preterm and/or term-adjusted age. We collected pertinent demographic, prenatal, intrapartum, acute postnatal, and short-term outcome data for all infants. Follow-up assessments were performed at a mean age of 21.9 +/- 4.7 months, using the Modified Checklist for Autism in Toddlers, the Vineland Adaptive Behavior Scale, and the Child Behavior Checklist. RESULTS: Twenty-six percent of ex-preterm infants had a positive result on the autism screening tool. Abnormal scores correlated highly with internalizing behavioral problems on the Child Behavior Checklist and socialization and communication deficits on the Vineland Scales. Lower birth weight, gestational age, male gender, chorioamnionitis, acute intrapartum hemorrhage, illness severity on admission, and abnormal MRI studies were significantly associated with an abnormal autism screening score. CONCLUSIONS: Early autistic behaviors seem to be an underrecognized feature of very low birth weight infants. The results from this study suggest that early screening for signs of autism may be warranted in this high-risk population followed by definitive autism testing in those with positive screening results.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».