Cerebral palsy characteristics in term‐born children with and without detectable perinatal risk factors: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To compare, in term-born children with cerebral palsy (CP), the characteristics of those who exhibit detectable risk factors for CP at birth with those who do not. METHOD: This was a cross-sectional study of term-born children using the Canadian Cerebral Palsy Registry comparing those with and without perinatal risk factors and/or neonatal symptoms for pregnancy, birth and neonatal characteristics, magnetic resonance imaging (MRI) findings, CP subtype, and impairment severity. Risk factors were quantified with a CP risk calculator. Multivariable and multinomial regressions were expressed as odds ratios (OR) and relative risk ratios. RESULTS: Of 1333 term-born children, 781 (58.6%) had complete variables for the CP risk calculator, of whom 195 (25%) had 'undetectable' newborn infant CP risk, and they did not have greater postneonatal brain injury. Focal injury on MRI was more common (OR 2.0, 95% confidence interval [CI] 1.3-3.1) than in the 'detectable' group. The 'undetectable' group had more unilateral CP (OR 1.8, 95% CI 1.3-2.6), less severe motor impairment (OR 0.76, 95% CI 0.67-0.86), and were more verbal (OR 2.3, 95% CI 1.5-3.6). INTERPRETATION: In the Canadian CP Registry, one-quarter of term-born children lacked neonatal encephalopathy, seizures, or perinatal risk factors. They were more likely to have unilateral CP, focal MRI findings, and communicate with words than children with risk factors or neonatal symptoms.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».