Factors Associated With Attendance for Cardiac Neurodevelopmental Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Neurodevelopmental evaluation of toddlers with complex congenital heart disease is recommended but reported frequency is low. Data on barriers to attending neurodevelopmental follow-up are limited. This study aims to estimate the attendance rate for a toddler neurodevelopmental evaluation in a contemporary multicenter cohort and to assess patient and center level factors associated with attending this evaluation. METHODS: This is a retrospective cohort study of children born between September 2017 and September 2018 who underwent cardiopulmonary bypass in their first year of life at a center contributing data to the Cardiac Neurodevelopmental Outcome Collaborative and Pediatric Cardiac Critical Care Consortium clinical registries. The primary outcome was attendance for a neurodevelopmental evaluation between 11 and 30 months of age. Sociodemographic and medical characteristics and center factors specific to neurodevelopmental program design were considered as predictors for attendance. RESULTS: Among 2385 patients eligible from 16 cardiac centers, the attendance rate was 29.0% (692 of 2385), with a range of 7.8% to 54.3% across individual centers. In multivariable logistic regression models, hospital-initiated (versus family-initiated) scheduling for neurodevelopmental evaluation had the largest odds ratio in predicting attendance (odds ratio = 4.24, 95% confidence interval, 2.74-6.55). Other predictors of attendance included antenatal diagnosis, absence of Trisomy 21, higher Society of Thoracic Surgeons-European Association for Cardio-Thoracic Surgery mortality category, longer postoperative length of stay, private insurance, and residing a shorter distance from the hospital. CONCLUSIONS: Attendance rates reflect some improvement but remain low. Changes to program infrastructure and design and minimizing barriers affecting access to care are essential components for improving neurodevelopmental care and outcomes for children with congenital heart disease.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».