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Enregistrement W4316927901 · doi:10.1001/jamapediatrics.2022.5177

Development of a Bedside Tool to Predict the Diagnosis of Cerebral Palsy in Term-Born Neonates

2023· article· en· W4316927901 sur OpenAlexaffabout
Amira Rouabhi, Nafisa Husein, Deborah Dewey, Nicole Létourneau, Thierry Daboval, Maryam Oskoui, Adam Kirton, Michael Shevell, Mary Dunbar, John Anderson, David Buckley, Darcy Fehlings, Lee M. Burkholder, Louise Koclas, Nicole Pigeon, Esias Van Rensburg, Jordan Sheriko, Ellen Wood

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensUniversity of OttawaAlberta Children's HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioMcGill UniversityUniversity of CalgaryMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCerebral palsyTerm (time)PediatricsIntensive care medicinePhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Cerebral palsy (CP) is the most common abnormality of motor development and causes lifelong impairment. Early diagnosis and therapy can improve outcomes, but early identification of infants at risk remains challenging. Objective: To develop a CP prognostic tool that can be applied to all term neonates to identify those at increased risk of developing CP. Design, Setting, and Participants: This case-control study used data from the Canadian Cerebral Palsy Registry (data collected from January 2003 to December 2019) for children with CP and the Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition study (mothers enrolled from May 2009 to September 2012; data extracted in 2020) for controls. There were 2771 children with CP and 2131 controls evaluated; 941 and 144, respectively, were removed for gestational age less than 37 weeks at birth, 565 with CP removed for incomplete data, and 2 controls removed for a diagnosis of CP. Data were analyzed from April to August 2022. Exposures: Potential risk factors were selected a priori based on the literature, including maternal, intrapartum, and infant characteristics. Main Outcomes and Measures: Diagnosis of CP, defined as a disorder of motor function due to a nonprogressive brain abnormality before age 1 year and classified by Gross Motor Function Classification System levels I to V. Results: Of 3250 included individuals, 1752 (53.9%) were male, and the median (IQR) gestational age at birth was 39 (38-40) weeks. Encephalopathy was present in 335 of 1184 infants with CP (28%) and 0 controls. The final prediction model included 12 variables and correctly classified 75% of infants, with a sensitivity of 56% (95% CI, 52-60) and specificity of 82% (95% CI, 81-84). The C statistic was 0.74 (95% CI, 71-76). Risk factors were found to be additive. A proposed threshold for screening is probability greater than 0.3, with a sensitivity of 65% (95% CI, 61-68) and specificity of 71% (95% CI, 69-73). The prognostic tool identified 2.4-fold more children with CP than would have presented with encephalopathy (odds ratio, 13.8; 95% CI, 8.87-22.65; P < .001). Conclusions and Relevance: In this case-control study, a prognostic model using 12 clinical variables improved the prediction of CP compared with clinical presentation with encephalopathy. This tool can be applied to all term newborns to help select infants for closer surveillance or further diagnostic tests, which could improve outcomes through early intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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