Trying to be an Early BIRD: An exploration of factors impacting British Columbia’s intervention referral and diagnosis of cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To identify the average age of cerebral palsy (CP) diagnosis and referral for intervention services in British Columbia (BC) and explore key factors that may impact these outcomes. Methods: This study is a retrospective analysis of the Canadian CP Registry in BC between 2012 and 2021 (n = 187). Chart review recovered additional data on the ages of diagnosis and referral for intervention. The influence of clinical and demographic variables on the two outcomes were explored: Gross Motor Function Classification System (GMFCS) level, presence of non-motor disability, hallmark risk factors for CP, and ethnicity. Results: The mean age of CP diagnosis in the cohort was 25 months (standard deviation [SD]: 18), and the mean age of referral for intervention services was 3.8 months (SD: 4.6). A child at GMFCS level V was, on average, diagnosed 25.6 months earlier than a child with GMFCS level I (confidence interval [CI]: -39.625, -11.588, P = 0.001). GMFCS was not found to have a similarly high level of association with the age of referral for intervention. Ethnicity and the presence of non-motor disability did not have notable associations for either outcome. Children with hallmark risk factors were referred 7.5 months earlier than those without (CI: -11.4, -3.61, P < 0.005). Conclusions: GMFCS level is the most significant predictor of an early or late CP diagnosis. This may encourage increased education and resource efforts being placed towards early diagnosis of children with lower GMFCS levels. This project hopes to act as a starting point for further research efforts into facilitating early diagnosis within BC and Canada.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».