Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessment of primitive reflexes is one of the earliest, simplest, and most frequently used assessment tools among health care providers for newborns and young infants. However, very few data exist for high-risk infants in this topic. Among the various primitive reflexes, this study was undertaken particularly to describe the sucking, Babinski and Moro reflexes in high-risk newborns and to explore their relationships with clinical variables. METHODS: This study is a cross-sectional descriptive study. Sixty seven high-risk newborns including full-term infants required intensive care as well as premature infants were recruited in a neonatal intensive care unit using convenient sampling method. The sucking, Babinski and Moro reflexes were assessed and classified by normal, abnormal and absence. To explore their relationships with clinical variables, birth-related variables, brain sonogram results, and behavioral state (the Anderson Behavioral State Scale, ABSS) and mental status (the Infant Coma Scale, ICS) were assessed. RESULTS: The sucking reflex presented a normal response most frequently (63.5%), followed by Babinski reflex (58.7%) and Moro reflex (42.9%). Newborns who presented normal sucking and Babinski reflex responses were more likely to have older gestational age, heavier birth and current weight, higher Apgar scores, shorter length of hospitalization, better respiratory conditions, and better mental status assessed by ICS, but not with Moro reflex. CONCLUSIONS: High risk newborns presented more frequent abnormal and absence responses of primitive reflex and the proportions of the responses varied by reflex. Further researches are necessary in exploring diverse aspects of primitive reflexes and revealing their clinical implication in the high-risk newborns that are unique and different to normal healthy newborns. KEYWORDS: Primitive reflex; High risk infants; Korean; Moro reflex; Sucking reflex; Babinski reflex; The Anderson Behavioral State Scale; Infant Coma Scale.
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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 | 0,018 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 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 ».