41: Variation in Incidence of Cerebral Palsy (CP) in Preterm Infants in the Canadian Neonatal Follow-Up Network (CNFUN): 2009–2011
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Neonatal Follow-Up Network (CNFUN) has followed the developmental outcomes of all survivors of preterm birth <29 weeks gestation in 26 centres across Canada. The variation in the incidence of CP in Canadian NICUs is not known. To determine the incidence, severity and type of cerebral palsy in preterm infants admitted to CNFUN NICUs in Canada. Preterm infants born <29 weeks of gestational age (GA) in CNFUN between April 1, 2009 and July 1, 2011 were evaluated between 18 and 24 months corrected age (CA) using standardized criteria. Demographic and neurodevelopmental outcomes, specifically incidence, severity and type of CP were compared according to GA and birth weight (BW) categories by using Pearson χ2 or Fisher exact test for categorical variables and ANOVA F-test for continuous variables. Of 2528 infants, 419 were not followed up and CP status was missing in 45. The number of infants evaluated as confirmed CP, suspect CP and no CP were 140 (6.8%), 72 (3.5%) and 1852 (89.7%) respectively. In CP, suspect CP and no CP groups, the mean BW was 908 g (223), 929 g (205) and 943 g (224) (P=0.18) and median GA was 26 weeks (25 to 27 weeks), 27 weeks (25 to 27 weeks) and 27 weeks (25 to 28 weeks) (P<0.01) respectively. The incidence, severity and type of CP by GA and BW are shown in Table 1 and Figure 1 respectively. Variation in incidence of cerebral palsy was observed in preterm infants born in Canada's NICUs. This study provides population-based information about incidence of cerebral palsy in preterm infants admitted to Level 3 NICUs in Canada over a two-year period. The incidence of CP is greatest in the extremely preterm infants born <26 weeks of GA. The incidence of CP varies among CNFUN centers and in various centres in Canada will be explored further.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».