Development of a Bedside Tool to Predict the Diagnosis of Cerebral Palsy in Term-Born Neonates
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».