Hospitalizations in School-Aged Children with Cerebral Palsy and Population-Based Controls
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare hospitalizations among children with cerebral palsy (CP) and healthy controls and to identify factors associated with hospitalizations in children with CP. METHODS: This retrospective cohort study linked data from a provincial CP Registry and administrative health databases. The CP cohort was comprised of children born from 1999 to 2002. Age, sex, and region-matched controls were identified from administrative health databases. Mean differences, relative risk (RR), and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. RESULTS: A total of 301 children with CP were linked to administrative health data and matched to 6040 controls. Mean hospitalizations per child during the study period were higher in children with CP compared to controls (raw mean difference (RMD) 5.0 95% CI 4.7 to 5.2) with longer length of stay (RMD 2.8 95% CI 1.8 to 3.8) and number of diagnoses per hospitalization (RMD 1.6 95% CI 1.4 to 1.8). Increased risk of hospitalization was observed in non-ambulant children with CP (RR 1.12 95% CI 1.01 to 1.22) compared to ambulant children and among those with spastic tri/quadriplegic CP compared to other CP subtypes (RR 1.15, 95% CI 1.05 to 1.27). Feeding difficulties (RR 1.20 95% CI 1.13 to 1.27), cortical visual (RR 1.22 95% CI 1.13 to 1.32), cognitive (RR 1.16 95% CI 1.04 to 1.30), and communication impairment (RR 1.26 95% CI 1.10 to 1.44) were associated with increased hospitalizations. CONCLUSIONS: Children with CP face more frequent, longer hospital stays than peers, especially those with a more severe CP profile. Coordinated interdisciplinary care is needed in school-aged children with CP and medical complexity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».