General movements assessment and Alberta Infant Motor Scale in neurodevelopmental outcome of preterm infants
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We aimed to compare the General Movement Assessment (GMA) and the Alberta Infant Motor Scale (AIMS) in preterm infants for the prediction of cerebral palsy (CP) and neurodevelopmental delay (NDD). Additionally, we aimed to evaluate the diagnostic compatibility of the General Movement Optimality Score (GMOS), the Motor Optimality Score (MOS), and AIMS for detecting CP and NDD. METHOD: Seventy-five preterm infants with gestational age (GA) 24-37 weeks were enrolled. Group 1 was composed of infants with 24-28 GA (n = 22); groups 2 and 3 consisted of infants with 29-32 GA weeks (n = 23) and 33-37 GA (n = 30) weeks, respectively. The infants were assessed during the writhing period, the fidgety period, and at 6-12 months of corrected age with GMOS, MOS, and AIMS, respectively. RESULTS: In the writhing period, a cramped-synchronized pattern was observed in 17 (22%) infants, whereas a poor repertoire pattern was observed in 34 (45%) infants. In the fidgety period of the 63 infants, 29 (46%) presented with fidgety movements absent. The MOS and AIMS scores of the infants in group 1 were significantly lower than the other groups, which were statistically significant (p = 0.004, p˂0.001). High and positive compatibility (Kappa coefficient: 0.709; p = 0.001) was found between AIMS and GMOS scores and between AIMS and MOS scores (Kappa coefficient: 0.804; p < 0.001). In all groups, a statistically significant association was found between total GMOS scores (p = 0.003) and the presence of fidgety movements (p = 0.003). GMOS, MOS, and AIMS were found to be associated with CP and NDD (p < 0.001). CONCLUSION: GMA is an important tool for the prediction of CP and NDD. The combined use of GMOS, MOS, and AIMS may guide the clinical practice for the valid and reliable diagnosis of CP and NDD.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».