D.03 Down syndrome: clinical and EEG correlates during development
Notice bibliographique
Résumé
Background: Down syndrome (DS) is the primary genetic cause of mental retardation and seizures are present in an estimated 5-13% of cases. One-third of seizures in DS are infantile spasms (IS). Hypsarrythmia (HS) is the cardinal electroencephalogram (EEG) feature of IS and has been found to affect cognition; however, its effect on DS patients is inconclusively reported. This study assesses the correlation of HS with cognitive outcomes in DS using the largest sample size to date. Methods: Retrospective study of medical records of children with DS [0-18yrs] at SickKids Hospital in Toronto, from 1990-2013. Seizure history, EEG findings, comorbities, and pharmacological treatments were identified. Developmental outcomes were also assessed from physician comments on motor, verbal and cognitive abilities. The cognitive outcomes of DS patients with and without HS were compared. Results: 70 [male=40] patients with DS and seizures were included. Among 31 (44.2%) patients with DS and IS, 27 had HS. Chi-square analysis showed a significant difference [P=0.007] in prevalence of severe developmental delay in patients with IS and HS versus all other seizure types. Conclusions: The developmental outcome of patients with Down syndrome appears to worsen when IS and HS had occurred in the first year 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».