Early, Accurate Diagnosis and Early Intervention in Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Cerebral palsy describes the most common physical disability in childhood and occurs in 1 in 500 live births. Historically, the diagnosis has been made between age 12 and 24 months but now can be made before 6 months' corrected age. Objectives: To systematically review best available evidence for early, accurate diagnosis of cerebral palsy and to summarize best available evidence about cerebral palsy-specific early intervention that should follow early diagnosis to optimize neuroplasticity and function. Evidence Review: This study systematically searched the literature about early diagnosis of cerebral palsy in MEDLINE (1956-2016), EMBASE (1980-2016), CINAHL (1983-2016), and the Cochrane Library (1988-2016) and by hand searching. Search terms included cerebral palsy, diagnosis, detection, prediction, identification, predictive validity, accuracy, sensitivity, and specificity. The study included systematic reviews with or without meta-analyses, criteria of diagnostic accuracy, and evidence-based clinical guidelines. Findings are reported according to the PRISMA statement, and recommendations are reported according to the Appraisal of Guidelines, Research and Evaluation (AGREE) II instrument. Findings: Six systematic reviews and 2 evidence-based clinical guidelines met inclusion criteria. All included articles had high methodological Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS) ratings. In infants, clinical signs and symptoms of cerebral palsy emerge and evolve before age 2 years; therefore, a combination of standardized tools should be used to predict risk in conjunction with clinical history. Before 5 months' corrected age, the most predictive tools for detecting risk are term-age magnetic resonance imaging (86%-89% sensitivity), the Prechtl Qualitative Assessment of General Movements (98% sensitivity), and the Hammersmith Infant Neurological Examination (90% sensitivity). After 5 months' corrected age, the most predictive tools for detecting risk are magnetic resonance imaging (86%-89% sensitivity) (where safe and feasible), the Hammersmith Infant Neurological Examination (90% sensitivity), and the Developmental Assessment of Young Children (83% C index). Topography and severity of cerebral palsy are more difficult to ascertain in infancy, and magnetic resonance imaging and the Hammersmith Infant Neurological Examination may be helpful in assisting clinical decisions. In high-income countries, 2 in 3 individuals with cerebral palsy will walk, 3 in 4 will talk, and 1 in 2 will have normal intelligence. Conclusions and Relevance: Early diagnosis begins with a medical history and involves using neuroimaging, standardized neurological, and standardized motor assessments that indicate congruent abnormal findings indicative of cerebral palsy. Clinicians should understand the importance of prompt referral to diagnostic-specific early intervention to optimize infant motor and cognitive plasticity, prevent secondary complications, and enhance caregiver well-being.
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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 | 0,016 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».