Perinatal predictors of neurodevelopmental outcomes in high-risk neonates
Notice bibliographique
Résumé
Background: Thanks to advancements in neonatal medicine, perinatal morbidity has been significantly reduced, but the number of high-risk neonates continues to rise. Efforts to predict neurodevelopmental outcomes at an early age remain limited. The aim of this study was to analyze perinatal predictors of neurodevelopmental outcomes in high-risk neonates. Methods: A prospective, longitudinal two-year study was conducted at the Pediatric Clinic of the University Clinical Center in Tuzla. The study included 151 neonates, with 99 in the test group (with known perinatal risk factors) and 52 in the control group (without risk factors). Early neurodevelopment was assessed using the Alberta Infant Motor Scale (AIMS). Standard statistical methods were applied for data processing. The study was approved by the Institutional Ethics Committee. Results: Of the 151 neonates observed, 108 (71.5%) had normal neurodevelopment at 18 months, 29 (19.2%) had mild disorders, and 14 (9.3%) had developmental delays. In the group with suboptimal neurodevelopment, significantly more twin pregnancies, health problems during pregnancy, unnatural births, artificial fertilization, and pregnancy complications were recorded. In neonates, there were significantly more premature births, hypoxic-ischemic encephalopathy, and intracranial hemorrhages. Significant correlations were found between the mother's age and parity and delayed neurodevelopment. Additionally, correlations were found between birth weight, gestational age, Apgar score, length of hospitalization, and NICU stay with neurodevelopmental delay. Gestational age and the Apgar score at 1 minute showed significant negative predictive value for neurodevelopmental delay. Conclusion: Prematurity and perinatal asphyxia remain the greatest risks for adverse neurodevelopmental outcomes in neonates. These factors should be the focus of continued medical research and clinical practice. Neonates at the highest risk of developmental delay and their families should be prioritized for early identification, long-term follow-up, and timely interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».