A systematic review of the clinimetric properties of neuromotor assessments for preterm infants during the first year of life
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review evaluates assessments used to discriminate, predict, or evaluate the motor development of preterm infants during the first year of life. Eighteen assessments were identified; nine met the inclusion criteria. The Alberta Infant Motor Scale (AIMS), Bayley Scale of Infant and Toddler Development -- Version III, Peabody Developmental Motor Scales -- Version 2, Test of Infant Motor Performance (TIMP), and Toddler and Infant Motor Examination have good discriminative validity when examined in large populations. The AIMS, Prechtl's Assessment of General Movements (GMs), Neuro Sensory Motor Development Assessment (NSMDA), and TIMP were designed for preterm infants and are able to detect more subtle changes in movement quality. The best predictive assessment tools are age dependent: GMs, the Movement Assessment of Infants, and TIMP are strongest in early infancy (age 4 mo or less) and the AIMS and NSMDA are better at older ages (8-12 mo). The TIMP is the only tool that has demonstrated a difference between groups in response to intervention in two randomized controlled trials. The AIMS, TIMP, and GMs demonstrated the highest levels of overall reliability (interrater and intrarater intraclass correlation coefficient or kappa>0.85). Selection of motor assessment tools during the first year of life for infants born preterm will depend on the intended purpose of their use for discrimination, prediction, and/or evaluation.
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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 | 0,011 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».