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Enregistrement W4377093835 · doi:10.1080/09297049.2023.2213461

Predictors of neurocognitive outcome in pediatric ischemic and hemorrhagic stroke

2023· article· en· W4377093835 sur OpenAlexafffund
Claire M. Champigny, Samantha J. Feldman, Nataly Beribisky, Mary Desrocher, T. Isaacs, Pradeep Krishnan, Georges Monette, Nomazulu Dlamini, Peter B. Dirks, Robyn Westmacott

Notice bibliographique

RevueChild Neuropsychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Psychological Association
Mots-clésNeurocognitiveStroke (engine)NeuropsychologyMedicinePediatric strokeLesionSocioeconomic statusPopulationNeuropsychological assessmentPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyPediatricsPsychologyCognitionPsychiatryIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This clinical study examined the impact of eight predictors (age at stroke, stroke type, lesion size, lesion location, time since stroke, neurologic severity, seizures post-stroke, and socioeconomic status) on neurocognitive functioning following pediatric stroke. Youth with a history of pediatric ischemic or hemorrhagic stroke (n = 92, ages six to 25) underwent neuropsychological testing and caregivers completed parent-report questionnaires. Hospital records were accessed for medical history. Spline regressions, likelihood ratios, one-way analysis of variance, Welch’s t-tests, and simple linear regressions examined associations between predictors and neuropsychological outcome measures. Large lesions and lower socioeconomic status were associated with worse neurocognitive outcomes across most neurocognitive domains. Ischemic stroke was associated with worse outcome in attention and executive functioning compared to hemorrhagic stroke. Participants with seizures had more severe executive functioning impairments than participants without seizures. Youth with cortical-subcortical lesions scored lower on a few measures than youth with cortical or subcortical lesions. Neurologic severity predicted scores on few measures. No differences were found based on time since stroke, lesion laterality, or supra- versus infratentorial lesion. In conclusion, lesion size and socioeconomic status predict neurocognitive outcome following pediatric stroke. An improved understanding of predictors is valuable to clinicians who have responsibilities related to neuropsychological assessment and treatments for this population. Findings should inform clinical practice through enhanced appraisals of prognosis and the use of a biopsychosocial approach when conceptualizing neurocognitive outcome and setting up support services aimed at fostering optimal development for youth with stroke.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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