73 Predictors of neurodevelopmental impairment in extreme preterm infants with unremarkable cranial ultrasound: A Canadian population-based cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Extreme preterm infants are at high-risk of brain injury and neurodevelopmental impairment (NDI). Previous studies reported significant NDI (sNDI) in preterm infants with no abnormalities on routine cranial ultrasound screening (CUS), traditionally perceived to have favorable outcomes. Recent data from population-based outlining clinical predictors of sNDI in those infants are lacking. Objectives (1) to describe the incidence, perinatal and neonatal characteristics of NDI and sNDI in a large population-based cohort of extreme preterm infants with unremarkable CUS; (2) to develop a prediction model of sNDI (any of: CP ≥ GMFCS stage 3, Bayley III < 70 in any domain, deafness requiring aids, or bilateral blindness) in those infants. Design/Methods A retrospective review of a national cohort of preterm infants born at <29 weeks’ gestation between April 2009 and December 2018. We included surviving infants with unremarkable routine CUS (no hemorrhage, periventricular leukomalacia or ventricular dilatation) who had neurodevelopmental assessment at 18-24 month corrected age at one of participating centres in the Canadian Neonatal Follow Up Network. We compared the baseline characteristics between infants with no NDI and those with any NDI and sNDI. The population sample was then randomly split into training and testing datasets in 70:30 ratio for prediction model’s development and validation, respectively. Multivariate logistic regression with GEE accounting for clustering within site was used, adjusted for variables with p-value<0.1 using backward selection procedure. The AUC and the diagnostic properties of the model developed using training dataset was then validated in the testing dataset. Results Out of 7463 eligible infants, 4327 (58%) were included. Of those, 2501 (59%) had no NDI and 1736 (41%) had NDI. sNDI accounted for 14% of the cohort and one third of those with NDI. Perinatal and neonatal characteristics of the three groups are shown in Table 1. On internal validation, maternal hypertension, maternal level of education, gestational age, male sex, ROP≥ stage 3 and systemic steroids were predictive of sNDI (Table 2). The prediction model had Sensitivity 0.91, NPV 0.90, and AUC 0.69 (95% CI 0.64-0.73). Conclusion In this national cohort, 2 out of 5 extreme preterm infants with unremarkable CUS had NDI and 1 in 7 had sNDI. The developed prediction model had high sensitivity and NPV, but poor discrimination. The findings of this study can help clinicians to identify at-risk infants who may benefit from early targeted interventions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».