Preterm and term‐equivalent age general movements and 1‐year neurodevelopmental outcomes for infants born before 30 weeks' gestation
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the associations between Prechtl's General Movements Assessment (GMA), conducted from birth to term-equivalent age, and neurodevelopmental outcomes at 12 months corrected age, in infants born very preterm. METHOD: One hundred and thirty-seven infants born before 30 weeks' gestation had serial GMA (categorized as 'normal' or 'abnormal') before term and at term-equivalent age. At 12 months corrected age, neurodevelopment was assessed using the Alberta Infant Motor Scale (AIMS); Neurological, Sensory, Motor, Developmental Assessment (NSMDA); and Touwen Infant Neurological Examination (TINE). The relationships between GMA at four time points and 12-month neurodevelopmental assessments were examined using regression models. RESULTS: Abnormal GMA at all time points were associated with worse continuous scores on the AIMS, NSMDA, and TINE (p<0.05). Abnormal GMA before term and at term-equivalent age were associated with increased odds of mild-severe dysfunction on the NSMDA (odds ratio [OR] 4.26, 95% confidence interval [CI] 1.55-11.71, p<0.01; and OR 4.16, 95% CI 1.55-11.17, p<0.01 respectively) and abnormal GMA before term with increased odds of suboptimal-abnormal motor function on the TINE (OR 2.75, 95% CI 1.10-6.85, p=0.03). INTERPRETATION: Abnormal GMA before term and at term-equivalent age were associated with worse neurodevelopment at 12 months corrected age in children born very preterm. WHAT THIS PAPER ADDS: Abnormal general movements before term predict developmental deficits at 1 year in infants born very preterm. General Movements Assessment before term identifies at-risk infants born very preterm.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».