Cerebral palsy diagnosis and the impact on hip surveillance enrollment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the diagnosis at enrollment in the Child Health British Columbia Hip Surveillance Program for Children with Cerebral Palsy (CP) and review the etiologies of children enrolled without a CP diagnosis. METHOD: Data from 959 children (543 males, 416 females; mean [SD] age at enrollment 6 years 8 months [4 years 2 months]) enrolled in the program between September 2015 and December 2019 were retrospectively reviewed. Enrollment diagnosis, Gross Motor Function Classification System level, migration percentage, and age at enrollment were included. Chart reviews were completed to confirm diagnoses for all children. Etiologies were compared to a list of conditions that are included and excluded from CP registries. RESULTS: Diagnosis at enrollment was CP for 612 (64%), possible CP for 120 (13%), and 'other' for 220 (23%). No diagnosis was provided for seven (<1%). CP was confirmed for 700 (73%), including 106 (11.1%) enrolled as 'possible CP' or 'other'; 56 (5.8%) did not have CP due to progressive conditions. Migration percentage was similar across all groups at enrollment. INTERPRETATION: One in four children were enrolled in hip surveillance without a diagnosis of CP or possible CP. Encouraging participation in hip surveillance when children meet the clinical criteria for CP but do not have a confirmed CP diagnosis can improve access to care.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».