The test characteristics of head circumference measurements for pathology associated with head enlargement: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The test characteristics of head circumference (HC) measurement percentile criteria for the identification of previously undetected pathology associated with head enlargement in primary care are unknown. METHODS: Electronic patient records were reviewed to identify children age 3 days to 3 years with new diagnoses of intracranial expansive conditions (IEC) and metabolic and genetic conditions associated with macrocephaly (MGCM). We tested the following HC percentile threshold criteria: ever above the 95th, 97th, or 99.6th percentile and ever crossing 2, 4, or 6 increasing major percentile lines. The Centers for Disease Control and World Health Organization growth curves were used, as well as the primary care network (PCN) curves previously derived from this cohort. RESULTS: Among 74,428 subjects, 85 (0.11%) had a new diagnosis of IEC (n = 56) or MGCM (n = 29), and between these 2 groups, 24 received intervention. The 99.6th percentile of the PCN curve was the only threshold with a PPV over 1% (PPV 1.8%); the sensitivity of this threshold was only 15%. Test characteristics for the 95th percentiles were: sensitivity (CDC: 46%; WHO: 55%; PCN: 40%), positive predictive value (PPV: CDC: 0.3%; WHO: 0.3%; PCN: 0.4%), and likelihood ratios positive (LR+: CDC: 2.8; WHO: 2.2; PCN: 3.9). Test characteristics for the 97th percentiles were: sensitivity (CDC: 40%; WHO: 48%; PCN: 34%), PPV (CDC: 0.4%; WHO: 0.3%; PCN: 0.6%), and LR+ (CDC: 3.6; WHO: 2.7; PCN: 5.6). Test characteristics for crossing 2 increasing major percentile lines were: sensitivity (CDC: 60%; WHO: 40%; PCN: 31%), PPV (CDC: 0.2%; WHO: 0.1%; PCN: 0.2%), and LR+ (CDC: 1.3; WHO: 1.1; PCN: 1.5). CONCLUSIONS: Commonly used HC percentile thresholds had low sensitivity and low positive predictive value for diagnosing new pathology associated with head enlargement in children in a primary care network.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».