EFFECTIVENESS OF THE LACEY ASSESSMENT OF PRETERM INFANTS TO PREDICT NEUROMOTOR OUTCOMES FOR PREMATURE BABIES AT TWELVE MONTHS CORRECTED AGE
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Lacey Assessment of Preterm Infants (LAPI) is used in clinical practice to identify premature babies at risk of neuromotor impairments, especially cerebral palsy. There is a shortage of studies on the Lacey assessment despite its wide clinical use. This study attempted to find the diagnostic accuracy of the Lacey assessment of preterm infants to predict neuromotor outcomes of premature babies at 12 months corrected age and to compare their predictive ability with brain ultrasound.Methods: This prospective cohort study included 89 preterm infants (45 females & 44 males) born below 35 weeks gestation. An initial assessment was done using the Lacey Assessment of Preterm Infants (LAPI) after babies reached 33 weeks postmenstrual age. Follow up assessment on neuromotor outcomes was done at 12 months (±1 week) corrected age using two standardized outcome measures, i.e., Infant Neurological International Battery and Alberta Infant Motor Scale. Brain ultrasound data were collected retrospectively. Data were statistically analyzed, and the diagnostic accuracy of the Lacey Assessment of Preterm Infants (LAPI) alone and in combination with brain ultrasound was calculated.Results: Fisher's exact test showed p<.01, indicating that there is an association between the Lacey Assessment of Preterm Infants (LAPI) and the neuromotor outcomes at one year corrected age. A combination of Lacey Assessment (LAPI) and brain ultrasound results showed higher sensitivity in predicting abnormal neuromotor outcomes than Lacey Assessment alone (80% vs. 66.7%, respectively). Lacey Assessment also showed high specificity (96.3%) and negative predictive value (97.5%).Conclusion: Results of this study suggest that the Lacey Assessment of Preterm Infants (LAPI) can be used as a supplementary assessment tool for premature babies to identify those at risk of abnormal neuromotor outcomes. These findings have applications to identify premature babies eligible for early intervention services.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».