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Enregistrement W4403679233 · doi:10.1093/pch/pxae067.085

86 Sociodemographic and family characteristics of children with and without neurodevelopmental impairment in a Canadian cohort of extreme preterm children

2024· article· en· W4403679233 sur OpenAlexaboutno aff
Jehier Afifi, Seungwoo Lee, Lindsay Colby, Arsalan Butt, Matthew Hicks, Marc Beltempo, Claude Julie Bourque, Mary Olukotun, Bukola Salami, Anne Synnes

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortMedicinePediatricsDevelopmental psychologyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Despite improved survival of extreme preterm infants (<29 weeks’ gestation), neurodevelopmental impairment (NDI) remains high. Certain sociodemographic characteristics (SDC) and limited family resources are known to adversely affect children health and development, particularly those born preterm. There is a dearth of recent data from large cohorts examining the impact of social determinants of health on the neurodevelopment of preterm children. Objectives (1) to describe SDC and family composition in a population-based cohort of extreme preterm children using the Canadian Neonatal Follow Up Network (CNFUN) database; (2) to develop a logistic regression model examining the association of significant NDI (sNDI any of: CP ≥ GMFCS stage 3, Bayley III < 70 in any domain, deafness requiring aids, or bilateral blindness) with SDC using a unique family descriptor. Design/Methods A retrospective review of a national cohort of extreme preterm infants (230 -286 weeks) born between April 2009 and December 2018. We included children who had neurodevelopmental assessment at 18-24 month corrected age at a CNFUN participating Centre. We compared SDC of infants and caregivers and family descriptors (moderating variables) between children with no NDI and those with any NDI and sNDI. Multivariate logistic regression models were developed in two steps to evaluate the effect of SDC (Model 1) and family composition (Model 2) on the primary outcome of sNDI. GEE was used to account for clustering by multiples and within site. Results Out of 10833 eligible infants, 6219 (57%) were included. Of those, 3412 (55%) had no NDI and 2807 (45%) had any NDI. sNDI accounted for 17% of the cohort and 37% of those with NDI. Comparison of the SDC and family descriptors between the three groups are shown in Table 1. On multivariate analysis using SDC, infant’s gestational age and male sex, and primary caregiver’s ethnicity and level of education were independently associated with sNDI. Immigration and employment status were associated with sNDI when family descriptors were added to the first model (Table 2). Conclusion In this national cohort, half of extreme preterm children developed NDI and 1 in 7 had sNDI. There were differences in sociodemographic and family characteristics between those with and without sNDI. The degree of prematurity and caregiver’s education, employment and immigration status were independently associated with sNDI in those children. Future research is needed to determine what interventions and support to benefit those children at risk.

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)0,002
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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