Predictors of cognitive, behavioural and academic difficulties in NF1
Notice bibliographique
Résumé
Aims The aim of this study is to systematically investigate the demographic and disease predictors of cognitive and behavioural phenotype in the largest cohort of children with NF1 published to date. Based on previously published research, we examine the potential role of demographic predictors such as age, sex, SES, parental NF1 status as well as the neurological complications such as epilepsy and brain tumours in NF1 associated cognitive/ behavioural impairments. Method In this cross-sectional study design, participant data were drawn from two large databases which included (i) A clinical database of all patients with NF1 seen in a clinical psychological service from 2010 to 2019 and (ii) A research dataset from two previously published studies (2,8). The complex National NF1 service based within Manchester regional genetic services is set up for individuals with complex NF1 (https://www.mangen.co.uk/healthcare-professionals/clinical-genomic-services/nf1/) in the North of the UK. Children were referred to the psychological services by NF1 clinicians if psychological assessment was warranted based on parental reports. In order to reduce clinic referral bias, the clinical sample was supplemented by including participants that were seen solely for the purposes of research studies within our centre. Result Relative to population norms, 90% of the NF1 sample demonstrated significantly lower scores in at least one cognitive or behavioral domain. Family history of NF1 and lower SES were independently associated with poorer cognitive, behavioral and academic outcomes. Neurological problems such as epilepsy and hydrocephalus were associated with lower IQ and academic skills. Conclusion Cognitive and behavioural phenotypes commonly emerge via a complex interplay between genes and environmental factors, and this is true also of a monogenic condition such as NF1. Early interventions and remedial education may be targeted to risk groups such those with familial NF1, families with lower SES and those with associated neurological comorbidities.
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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 ».