Early Detection of Neurodevelopmental Disorders of Toddlers and Postnatal Depression by Mobile Health App: Observational Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delays in the diagnosis of neurodevelopmental disorders (NDDs) in toddlers and postnatal depression (PND) in mothers are major public health issues. In both cases, early intervention is crucial. OBJECTIVE: We aimed to assess if a mobile app named Malo can reduce delay in the recognition of NDD and PND. METHODS: We performed an observational, cross-sectional, data-based study in a population of young parents with a minimum of 1 child under 3 years of age at the time of inclusion and using Malo on a regular basis. We included the first 4000 users matching the criteria and agreeing to participate between November 11, 2021, and January 14, 2022. Parents received monthly questionnaires via the app, assessing skills on sociability, hearing, vision, motricity, language of their infants, and possible autism spectrum disorder. Mothers were also requested to answer regular questionnaires regarding PND, from 4-28 weeks after childbirth. When any patient-reported outcomes matched predefined criteria, an in-app notification was sent to the user, recommending the booking of an appointment with their family physician or pediatrician. The main outcomes were the median age of the infant at the time of notification for possible NDD and the median time of PND notifications after childbirth. One secondary outcome was the relevance of the NDD notification for a consultation as assessed by the physicians. RESULTS: Among 4242 children assessed by 5309 questionnaires, 613 (14.5%) had at least 1 disorder requiring a consultation. The median age of notification for possible autism spectrum, vision, audition, socialization, language, or motor disorders was 11, 9, 17, 12, 22, and 4 months, respectively. The sensitivity of the alert notifications of suspected NDDs as assessed by the physicians was 100%, and the specificity was 73.5%. Among 907 mothers who completed a PND questionnaire, highly probable PND was detected in 151 (16.6%) mothers, and the median time of detection was 8-12 weeks. CONCLUSIONS: The algorithm-based alert suggesting NDD was highly sensitive with good specificity as assessed by real-life practitioners. The app was also efficient in the early detection of PND. Our results suggest that the regular use of this multidomain familial smartphone app would permit the early detection of NDD and PND. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04958174; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04958174.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».