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Enregistrement W2444132406 · doi:10.1017/cjn.2016.76

D.03 Down syndrome: clinical and EEG correlates during development

2016· article· en· W2444132406 sur OpenAlexaffvenueabout
S Nauth, AK Bamaga, MA Cortez

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)Toronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroencephalographyPediatricsCognitionDown syndromeMedicineEpilepsyMedical recordRetrospective cohort studyPsychologyAudiologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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