Alberta infant motor scale, head MRI, and brainstem auditory evoked potential in prediction of high-risk infants with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
Objective To study the neurodevelopmental predictive value of Alberta infant movement scale (AIMS), head magnetic resonance imaging (MRI), and brainstem auditory evoked potential (BAEP) for high risk infants with cerebral palsy. Methods From June 2015 to June 2016, 586 high-risk infants with cerebral palsy discharged from the NICU of our hospital and followed up by Department of Children's Nerve Rehabilitation were evaluated the motor development by AIMS and took line head MRI and BAEP examinations 3 months after discharge. According to the disease history and examination results, the infants with high risk of cerebral palsy took early intervention treatment and other high-risk infants were followed up regularly. Results Finally, 114 infants were diagnosed with cerebral palsy; so the incidence of cerebral palsy was 19.45%. In the children with cerebral palsy, the abnormal rate by AIMS was 90.35%, that by head MRI 84.21%, and that by BAEP 78.95%. In children with cerebral palsy, the abnormal rate by AIMS was 21.23%, that by head MRI 15.08%, and that by BAEP 12.84%. The analysis of the correlation of incidence of cerebral palsy with AIMS, head MRI, and BAEP abnormal rates showed that all had significant correlations (P<0.01), and the correlation coefficients were 0.692, 0.703, and 0.676. Conclusions The occurrence of cerebral palsy closely relates with AIMS, head MRI, and BEAP abnormal rates. The combination of the three can provide some references for the diagnosis and treatment. Key words: AIMS; Head MRI; BAEP; High-risk infants with cerebral palsy
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».