Prevalence and temporal trends of cerebral palsy in children born from 2002 to 2017 in Ontario, Canada: Population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the prevalence and temporal trends of cerebral palsy (CP) overall and by population characteristics. METHOD: We identified 2 110 177 live births born in the province of Ontario, Canada, between 2002 and 2017 using administrative health data and estimated CP prevalence in children aged 0 to 16 years overall and by specific population characteristics. We also examined temporal trends in CP rates - overall and by characteristics - in young children (0-4 years) by their year of birth between 2002 and 2013 (n=1 587 087 live births) to allow for an equal follow-up time (4 years and 364 days) for all children. RESULTS: Overall CP prevalence among children aged 0 to 16 years was 2.52 (95% confidence interval 2.45-2.59) per 1000 live births. CP rates in ages 0 to 4 years peaked at 2.86 in 2007 births, but steadily declined afterwards to 1.94 per 1000 live births in 2013. CP rates were higher in children born preterm, small for gestational age, males, multiples, children with congenital malformations, and in children of young (<20 years), old (≥40 years), primiparous, or grand multiparous (≥4) mothers; differences by these characteristics decreased over time. We observed socioeconomic disparities in CP rates that persisted over time. INTERPRETATION: Despite the decreasing trend of CP rates overall, CP rates varied by the child and maternal characteristics over time. WHAT THIS PAPER ADDS: Overall cerebral palsy (CP) prevalence was 2.5 per 1000 live births among children born from 2002 to 2017. CP prevalence peaked in children born in 2007 then steadily decreased between 2007 and 2013. Changes in CP rates varied over time by child and maternal characteristics. Socioeconomic inequalities in CP persisted and remained stable over the study period.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».