Abstract TMP22: Exploring The Impact Of Material Deprivation, Clinical, And Radiological Features On Neurological Outcomes Of Neonatal Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Neonatal arterial ischemic stroke (AIS) is an important cause of neurologic disability in children. No research to date has examined the influence of determinants of health on outcomes in a neonatal AIS population. This study examined whether neighbourhood-level material deprivation was associated with long-term neurological outcomes in neonatal AIS patients, after accounting for the influence of clinical and radiological factors. Methods: Patients with neonatal AIS between 2004 and 2019 at a comprehensive stroke centre were included. The Ontario Marginalization Index (ON-Marg) was used to assess neighbourhood-level material deprivation. Participant postal codes were linked to census data and ON-Marg scores were reported. Neurological outcomes were assessed using the Pediatric Stroke Outcome Measure Severity Classification Scale (PSOM-SCS) at latest follow up (median = 49 months, range = 12 to 187 months). A poor outcome was defined as any neurologic deficit (i.e., mild, moderate, or severe). Univariable and multivariable logistic regression models were developed. Results: Amongst 154 participants, the majority of scores (66.23%) were within the normal range. Remaining participants demonstrated neurological deficits, including 25.97% mild and 7.79% moderate-to-severe. Predictors of poor outcome in the multivariable model included hemiparesis at stroke presentation (OR = 12.81, p < 0.05) and basal ganglia involvement (OR = 3.68, p < 0.05). Neighbourhood-level material deprivation was not significantly associated with poor outcome. Conclusions: Hemiparesis and basal ganglia involvement are important in determining long-term outcomes. Although material deprivation was not associated with poor outcomes in our study, it may be associated with neurological outcomes at later ages. Further research is needed to understand the role of socioeconomic factors in a neonatal stroke population, including the measurement of individual-level indicators and outcomes at later ages post-stroke. While outcomes after neonatal stroke are generally favourable, identifying predictors of poor outcomes may assist clinicians in developing a more precise risk evaluation regarding recovery after stroke.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».