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Enregistrement W4403402522 · doi:10.1111/apa.17458

Early identification and communication in cerebral palsy: Navigating a collaborative approach for neonatal follow‐up programmes

2024· review· en· W4403402522 sur OpenAlexafffund
Paige Church, Rudaina Banihani, Karen A. Thomas, Maureen Luther, Brenda Agnew, A Makino, Sophie Lam‐Damji, Darcy Fehlings

Notice bibliographique

RevueActa Paediatrica · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensMcMaster Children's HospitalMcMaster UniversityUniversity of TorontoHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineTerminologyIdentification (biology)Cerebral palsyProcess (computing)Function (biology)Medical educationComputer sciencePsychiatryLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This article will provide a clinical case demonstrating the implementation of early identification and review the tools and findings and the diagnostic approach. We will review highlighted literature on the subject of communicating a diagnosis. While improved function is a critical goal, the process of communicating the diagnosis of CP can be challenging for both parents and providers. It aims to provide insights on the evidence supporting early identification and discusses strategies for effective communication of crucial information. METHODS: The article reviews the literature on communication of a diagnosis. RESULTS: Thirteen articles were identified relating to the communication of a diagnosis of CP and parent experience. We examine this evidence, leveraging the knowledge of an interdisciplinary team and incorporating feedback from parents. CONCLUSION: Strategies for effective communication include engagement with families, community therapy teams and all medical providers. Consistent, individualised, collaborative communication is critical. Awareness of ableism and use of balanced, value-neutral terminology is recommended.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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