Age at referral for diagnosis and rehabilitation services for cerebral palsy: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study sought to: (1) determine what is known about age at referral for diagnosis and rehabilitation services for children suspected of having cerebral palsy (CP); and (2) identify factors associated with earlier referral. METHOD: A scoping review was conducted to summarize existing literature. We systematically searched Allied and Complementary Medicine, CINAHL, Cochrane Library, Embase, and PsycINFO for evidence published between 1979 and 2017 on age at referral for diagnosis or age at referral to rehabilitation services for children suspected of having CP. Quantitative and thematic analyses of the literature were performed. RESULTS: Our search yielded 777 articles, of which 15 met the inclusion criteria. Only one study focused on age at referral for diagnosis of CP (mean 16.6mo±19.2mo), with two on age at referral to rehabilitation services (means 13.9mo±15.8mo and 12.4mo). Potential predictors of earlier referral identified include referral source, type of CP, and a complicated birth history. INTERPRETATION: Evidence is sparse; however, available studies suggest high variation in the age at which children are being referred for diagnosis, typically ranging from 10 months to 21 months. Evidence indicates that subgroups of children with CP might be experiencing prolonged delays. Findings highlight the need to better understand what contributes to delays in referral for diagnosis and rehabilitation. WHAT THIS PAPER ADDS: Evidence on age at referral for diagnosis of cerebral palsy is sparse. Potential predictors of delayed referral represent targets to minimize delays in diagnosis. A subset of children may be experiencing unnecessary delays in referral.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».