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Enregistrement W4321600821 · doi:10.1111/jir.13021

Intellectual functioning in survivors of extremely low birthweight: Cognitive outcomes in childhood and adolescence

2023· article· en· W4321600821 sur OpenAlexafffund
Karen J. Mathewson, Saroj Saigal, Ryan J. Van Lieshout, Louis A. Schmidt

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesInstitute of Human Development, Child and Youth HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineLow birth weightPediatricsBorderline intellectual functioningBronchopulmonary dysplasiaIntelligence quotientIntellectual disabilitySocioeconomic statusPsychologyCognitionGestational agePsychiatryPopulationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Infants born at extremely low birthweight (ELBW: ≤1000 g) are vulnerable to intellectual disabilities, but the factors that may distinguish between ELBW survivors with and without these impairments are not well understood. In this study, prospective associations between neonatal factors and functional outcomes in childhood and adolescence were compared in ELBW survivors with and without borderline intellectual functioning (BIF). METHODS: Borderline intellectual functioning was defined by IQ < 85, assessed at 8 years. Among 146 ELBW survivors, 48 (33%) had IQ scores under 85, and 98 (67%) had scores equal to or over 85. Group differences in demographic and risk factors were assessed via t-test, chi-squared analysis or non-parametric tests. Neonatal factors that differed between ELBW groups were tested for association with adaptive behaviour assessed at age 5 years, and reading and arithmetic skills assessed at ages 8 and 15 years, using hierarchical regression models. RESULTS: Extremely low birthweight survivors with BIF had significantly lower birthweights than ELBW survivors without BIF (790 vs. 855 g, P < 0.01) and were more likely to be born to mothers with lower socioeconomic status (SES) (78% vs. 48%, P < 0.01). These ELBW survivors also were more likely to be diagnosed with significant neurosensory impairment (NSI; 35% vs. 19%, P < 0.04), experienced more bronchopulmonary dysplasia (56% vs. 38%, P < 0.04), received more days of respiratory support (median 33 vs. 14 days, P < 0.01) and remained in hospital for longer periods (median 81 vs. 63 days, P < 0.03). Birthweight, familial SES, NSI and duration of respiratory support were significant predictors for one or more outcomes. Across groups, lower familial SES was associated with lower academic scores (Ps < 0.05), and NSI predicted lower adaptive functioning (Ps < 0.001). Other associations were moderated by group: among ELBW survivors with BIF, heavier birthweights predicted better arithmetic skills, the presence of NSI was associated with poorer arithmetic skills and more ventilation days predicted poorer reading skills. CONCLUSIONS: At birth, ELBW survivors with BIF faced more physiological and social disadvantages and required more medical intervention than their ELBW peers without BIF. Smaller birth size, NSI burden and prolonged neonatal ventilatory support displayed gradients of risk for childhood and adolescent academic outcomes across groups. Whereas academic performance in ELBW survivors with BIF was sensitive to variation in birth size, NSI or ventilation days, ELBW survivors without BIF attained thresholds of intellectual ability that were sufficient to support higher levels of academic performance at both ages, regardless of their status on these factors. The findings are discussed in relation to Zigler's developmental theory of intellectual disability.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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