91: The Canadian Neonatal Follow-Up Network
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Neonatal Follow-Up Network (CNFUN), a collaboration between all 26 Neonatal and Perinatal Follow-up Programs in Canada, was developed in liaison with the Canadian Neonatal Network (CNN) to facilitate collaboration in research, integrated data collection, knowledge translation and to improve the quality of care and long term outcomes of children seen in their programs. CNFUN implemented a standardized assessment at 18 months corrected age (CA) and a three year CA questionnaire for all survivors <29 weeks gestational age starting with births April 1, 2009 onwards. Describe the cohort of CNFUN preterm subjects born April 1, 2009 to July 1, 2011 and major adverse outcomes. NICUs notified local follow-up programs of eligible subjects. Patients were evaluated according to a standardized protocol and data manual. Bayley -III assessors completed online training specific for this study. Deidentified data was uploaded. Data was extracted from the CNFUN database to calculate cerebral palsy, hearing and visual impairment rates and outcomes on the Bayley -III cognitive, motor and language scores. Linkage with the Canadian Neonatal Network is planned. Of 2528 infants, 2109 were seen at 18 months CA. Subjects with missing information: CP status 45, Bayley III-cognitive 151, Bayley III language 210, Bayley III motor 222, hearing 139 and vision 59. Neurodevelopmental outcomes confirm a relatively low incidence of severe adverse outcomes but a significant percentage with scores <85 on the Bayley-III. This large CNFUN cohort of preterm survivors is a promising source of data for further analyses.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».