Prevalence Estimate of Cerebral Palsy in Northern Alberta: Births, 2008-2010
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were to determine prevalence estimates of cerebral palsy (CP) among 5-year-old children in northern Alberta; to provide congenital, gestational age- and birth weight-specific, and postneonatal CP rates; and to describe motor subtypes and function. METHODS: This population-based prevalence estimate study, part of the Canadian Cerebral Palsy Registry, reports confirmed CP diagnoses at age 5 years made by pediatric rehabilitation and child neurology specialists. Prevalence rates with 95% confidence intervals (CIs) used Alberta government denominators of same-age children and live births. RESULTS: The Northern Alberta CP rate (birth years, 2008-2010) for 173 5-year-old children is 2.22 (95% CI 2.12, 2.32) per 1000 5-year-old children. The congenital CP rate is 1.99 (95% CI, 1.89-2.09) per 1000 live births; unilateral congenital CP, 1.0 (95% CI, 0.64-1.36) per 1000 live births; and postneonatal CP, 0.12 (95% CI, 0.1-0.14) per 1000 live births. Gestational age-specific rates are similar: age <28 weeks, 27.2 (95% CI, 23.05-31.35) and 28 to 31 weeks, 29.5 (95% CI, 25.78-33.22). Motor subtypes for 169 children (data missing, 4; male, 97; postnatal, 9) are: spastic, 148 (87.6%) including 31 (20.9%) with diplegia, 10 (6.8%) triplegia, 33 (22.2%) quadriplegia, 74 (50%) hemiplegia/monoplegia); and dyskinetic, 18 (10.6%) and ataxic, 3 (1.8%). A total of 107 (63.3%) ambulate without assistive devices and 111(65.7%) handle most objects with their hands independently. CONCLUSIONS: This is the fourth Canadian CP prevalence study; one from Quebec used a similar case ascertainment approach and two 1980s studies from Alberta and British Columbia used administrative databases. Northern Alberta CP rates are comparable with other developed countries. The hemiplegic subtype is the most common. Rates among preterm children have declined but are similar for the <28 and 28 to 31 gestation-week groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».