Kindergarten‐age neurocognitive, functional, and quality‐of‐life outcomes after liver transplantation at under 6 years of age
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to describe school-entry age neurocognitive, functional, and HRQL outcomes and their predictors after liver transplant done at age <6 years. METHODS: A prospective cohort of all (n = 69) children surviving liver transplant from 1999 to 2014 were assessed at age 55.4 (SD 7.2) months and 38.6 (12.4) months after transplant. Assessment included: the Wechsler Preschool and Primary Scales of Intelligence, Beery-Buktenica Developmental Test of VMI, Adaptive Behavior Assessment System caregiver-completed questionnaire, and PedsQL 4.0 Generic Core Scales. Univariate and multiple linear regression determined predictors of outcomes at P < .05. RESULTS: Neurocognitive and functional outcomes were on average within 1 SD of population norms, although shifted to the left (P ≤ .03), with more patients than expected having scores >2 (3.7-5.9 times more, P ≤ .007) SD below population norms. Total and Summary HRQL scores were statistically significantly lower than the healthy normative population (P ≤ .02) and a congenital heart disease group (P ≤ .02), but similar to children with other chronic health conditions; differences often exceeded the MCID and were lowest in the School functioning domain. There were few predictors on multiple linear regressions, and we could not confirm previous studies that suggested various inconsistent predictors of outcomes. Neurocognitive and functional outcomes scores were highly correlated with HRQL scores except for the School functioning domain, but did not fully explain them. CONCLUSIONS: Long-term follow-up of this vulnerable population is important in order to facilitate support for the patient and family, and early intervention for any difficulties identified.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».