Clinical characteristics influencing timing of cerebral palsy diagnosis in neonatal follow-up
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».