Predictive Ability of Early Neuromotor Examinations on Walking Attainment in Very-Low-Birth-Weight infants at 18 Months Corrected Age
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purposes: The Neonatal Neurobehavioral Examination-Chinese version(NNE-C)and the Alberta Infant Motor Scale(AIMS)have been found clinically feasible, reliable, and responsive when used to examine the early neuromotor development of preterm infants. However, the data concerning their predictive ability on neurodevelopmental outcome were limited. The purpose of this study was therefore to examine the predictability of these neuromotor examinations on walking attainment in very-low-birth-weight (VLBW) infants at 18 months corrected age, and to determine if adding perinatal and socio-demographic information enhances the predictability. Methods: One hundred and thirty VLBW infants and 60 full-term infants were administered the NNE-C at term age and the AIMS at 4,6,9,and 12 months corrected age, and were followed for age of walking attainment until 36 months corrected age. Perinatal and socio-demographic data were collected through review of medical records. Results: All full-term infants attained walking ability by 18 months corrected age; while 17(13.1%)VLBW infants failed to do so. The predictive accuracy of the neuromotor examinations at term, 4, 6, 9,and 12 months on walking attainment at 18 months corrected age in the VLBW infants was 77.7%, 81.2%, 84.8%, 96.4%, and 97.5% respectively. Adding perinatal data (i.e.gestational age, intra-ventricular hemorrhage, chronic lung disease, and retinopathy of prematurity) to the neuromotor scores at earlier ages in the model significantly increased the predictive accuracy to 83.4%-95.1%.Conclusions: Neuromotor examination can reasonably predict the walking attainment at 18 months corrected age in preterm infants after 9 months. Addition of perinatal information in the model improves its predictive ability in the earlier months of life.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».