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Enregistrement W4402956090 · doi:10.1093/pch/pxae068

Clinical characteristics influencing timing of cerebral palsy diagnosis in neonatal follow-up

2024· article· en· W4402956090 sur OpenAlexafffundabout
Marina Journault, Lara M. Leijser, Scott McLeod, Selphee Tang, Elsa Fiedrich, Amanda M Moe, Amina Benlamri

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésCerebral palsyMedicineGross Motor Function Classification SystemInterquartile rangePediatricsSpasticCohortRetrospective cohort studyDemographicsGestational ageCohort studyPregnancySurgeryPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To describe clinical characteristics influencing the timing of cerebral palsy (CP) diagnosis in a traditional neonatal follow-up clinic (NFC) setting. Methods: Retrospective observational cohort study involving preterm infants, born <29 weeks gestation and/or birthweight <1000 g between January 2005 and December 2014, with CP and followed in Calgary's NFC. Infant data were collected, including demographics, perinatal and neonatal parameters, cranial ultrasound (cUS) results, co-occurring conditions, and CP characteristics (timing of suspicion and diagnosis, type, topography, distribution, and Gross Motor Function Classification System [GMFCS] level). This cohort was divided into two groups, early (diagnosed <19 months corrected age [CA]) and late (diagnosed ≥19 months CA), based on the median age of CP diagnosis, and characteristics were compared. Results: A total of 99 infants met the inclusion criteria. Median age at first CP suspicion was 9 months CA (interquartile range [IQR] 14) and median age at diagnosis was 19 months CA (IQR 17), with median time lag from suspicion to diagnosis of 6 months (IQR 12). CP characteristics associated with diagnosis at an earlier age included higher GMFCS level, mixed type (compared to spastic only), and upper and lower extremities involvement. Infant characteristics, severity of cUS results, and co-occurring conditions were not different between early and late groups. Conclusions: CP diagnosis timing is affected by GMFCS level, motor type, and distribution. Especially in infants with CP involving less motor impairment, there is a prolonged delay between CP suspicion and formal diagnosis. This gap may be amenable to quality improvement initiatives aimed at targeted implementation of early assessment tools.

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)0,009
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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