Disabilities and health of extremely low‐birthweight teenagers: a population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Evaluation of long-term outcome of extremely low-birthweight (ELBW) teenagers born in Iceland in 1991-1995. METHOD: Participants, 30 of 35 ELBW survivors and 30 full term control teenagers (14-19 years), were assessed for disabilities, health problems and learning difficulties. Results of national standardized tests in mathematics and Icelandic language were compared with results of neurodevelopmental assessment at 5 years of age. RESULTS: A quarter of the ELBW teenagers had disabilities. All were initially diagnosed with neurodevelopmental disorders early in life and neurosensory and/or intellectual disabilities were confirmed later in childhood. Chronic lung disorders, neurological problems and psychiatric disorders were most common health problems. Growth parameters were within normal limits for most of the ELBW teenagers. Learning difficulties affected 57% of the ELBW teenagers, 20% attended special education classes and 37% required special teaching. Results of national standardized tests were significantly lower for ELBW survivors and were significantly related to the results of neurodevelopmental assessment at 5 years of age. INTERPRETATION: A quarter of ELBW teenagers have disabilities albeit most of them mild. Chronic health problems and learning difficulties affect many ELBW survivors. Changes with time emphasize need of long-term follow-up.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».