Modeling gross motor developmental curves of extremely and very preterm infants using the AIMS home-video method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Motor development is one of the first signals to identify whether an infant is developing well. For very preterm (VPT) infants without severe perinatal complications, little is known about their motor developmental curves. AIMS: Explore gross motor developmental curves from 3 until 18 months corrected age (CA) of VPT infants, and related factors. Explore whether separate profiles can be distinguished and compare these to profiles of Dutch term-born infants. STUDY DESIGN: Prospective cohort study with parents repeatedly recording their infant, using the Alberta Infant Motor Scale (AIMS) home-video method, from 3 to 18 months CA. SUBJECTS: Forty-two Dutch infants born ≤32.0 weeks gestational age and/or with a birthweight (BW) of <1500 g without severe perinatal complications. OUTCOME MEASURES: Gross motor development measured with the AIMS. RESULTS: In total 208 assessments were analyzed, with 27 infants ≥five assessments, 12 with <four, and three with one assessment. Sigmoid-shaped gross motor curves show unidirectional growth and variability. No infant or parental factors significantly influenced motor development, although a trend was seen for the model where lower BW, five-minute Apgar score <7, and Dutch native-speaking parents were associated with slower motor development. Three motor developmental profiles of VPT infants were identified, early developers, gradual developers, and late bloomers, which until 12 months CA are comparable in shape and speed to profiles of Dutch term-born infants. CONCLUSIONS: VPT infants show great intra- and interindividual variability in gross motor development, with three motor profiles being distinguished. From 12 months CA onwards, VPT infants appear to develop at a slower pace. With some caution, classifying infants into motor developmental profiles may assist clinical decision-making.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».