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Enregistrement W2147438501 · doi:10.1542/peds.2005-2702

Analysis of Clinical Features Predicting Etiologic Yield in the Assessment of Global Developmental Delay

2006· article· en· W2147438501 sur OpenAlexaff
Myriam Srour, Barbara Mazer, Michael Shevell

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesAmerican Academy of Neurology
Mots-clésMedicineGlobal developmental delayMicrocephalyPediatricsDysgenesisAbnormalityEtiologyPerinatal asphyxiaPsychosocialLanguage delayInternal medicineAsphyxiaPsychiatryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Global developmental delay is a common reason for presentation for neurologic evaluation. This study examined the role of clinical features in predicting the identification of an underlying cause for a child's global developmental delay. METHODS: Over a 10-year inclusive interval, the case records of all consecutive children <5 years of age referred to a single ambulatory practice setting for global developmental delay were systematically reviewed. The use of clinical features in predicting the identification of a specific underlying cause for a child's delay was tested using chi2 analysis. RESULTS: A total of 261 patients eventually met criteria for study inclusion. Mean age at initial evaluation was 33.6 months. An underlying cause was found in 98 children. Commonest etiologic groupings were genetic syndrome/chromosomal abnormality, intrapartum asphyxia, cerebral dysgenesis, psychosocial deprivation, and toxin exposure. Factors associated with the ability to eventually identify an underlying cause included female gender (40 of 68 vs 58 of 193), abnormal prenatal/perinatal history (52 of 85 vs 46 of 176), absence of autistic features (85 of 159 vs 13 of 102), presence of microcephaly (26 of 40 vs 72 of 221), abnormal neurologic examination (52 of 71 vs 46 of 190), and dysmorphic features (44 of 84 vs 54 of 177). In 113 children without any abnormal features identified on history or physical examination, routine screening investigations (karyotype, fragile X molecular genotyping, and neuroimaging) revealed an underlying etiology in 18. CONCLUSIONS: Etiologic yield in an unselected series of young children with global developmental delay is close to 40% overall and 55% in the absence of any coexisting autistic features. Clinical features are readily apparent that may enhance an expectation of a successful etiologic search. Screening investigations may yield an underlying cause.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations124
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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