Parental and Medical Classification of Neurodevelopment in Children Born Preterm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The likelihood and severity of neurodevelopmental impairment (NDI) affects critical health care decisions. NDI definitions were developed without parental perspectives. We investigated the agreement between parental vs medical classification of NDI among children born preterm. METHODS: In this multicenter study, parents of children born preterm (<29 weeks) evaluated at 18 to 21 months corrected age (CA) were asked whether they considered their child as developing normally, having mild/moderate impairment, or having severe impairment. Medical categorization was based on hearing, vision, cerebral palsy status, and Bayley Scales of Infant and Toddler Development Third Edition (Bayley-III) scores. Agreement was analyzed using Cohen's weighted κ. Discrepancies in categorization by NDI components and parental demographics were examined using the Pearson χ2 test, Fisher exact test, or Wilcoxon signed-rank test. RESULTS: Children (n = 1098, gestational age 26.1 ± 1.5 weeks, birthweight 919 ± 247 g) were evaluated at 19.6 ± 2.6 months CA at 13 clinics. Agreement between parental and medical NDI classification was poor (κ = 0.30; 95% CI: 0.26-0.35). Parents described their child's development as normal or less impaired. Only 12% of parents of children classified as having a severe NDI according to the medical definition agreed. There were significant disagreements between classification for children based on Bayley-III cognitive, language, and motor scores but not for cerebral palsy. Discrepancies varied by parental education and ethnicity but not by single caregiver status. CONCLUSIONS: Parent perception of NDI differs from medical categorization, creating a risk of miscommunication. This indicates an overestimation of the impact of disability by clinicians, which may affect life-and-death decisions. Parental perspectives should be considered when reporting and discussing neurodevelopmental outcomes.
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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 ».