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Enregistrement W4406525860 · doi:10.3390/jcm14020586

Effect of Model of Neonatal Care on Neurodevelopment at the 18 Month Follow-Up in Moderate and Late Preterm Infants

2025· article· en· W4406525860 sur OpenAlexafffundabout
Karen Benzies, Fiona C. Bartram, Deborah McNeil

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Health ServicesAlberta Children's Hospital Research InstituteCovenant Health
Mots-clésMedicinePsychosocialAnxietyPediatricsDistressRandomized controlled trialClinical psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Preterm birth, even for moderate or late preterm infants (MLPIs), is associated with longer-term developmental challenges. Family Integrated Care (FICare) models of care, like Alberta FICare, aim to improve outcomes by integrating parents into neonatal care during hospitalization. This follow-up study examined the association between models of care (Alberta FICare versus standard care) and risk of child developmental delay at 18 months corrected age (CA) and explored the influences of maternal psychosocial distress. Methods: We assessed 257 mothers and 298 infants from a cluster randomized controlled trial (ID: NCT0279799) conducted in ten Level II NICUs in Alberta, Canada. Risk of delay was assessed using developmental screening tests. Maternal psychosocial distress was assessed using self-reported measures of depressive symptoms, anxiety, parenting stress, and self-efficacy. Results: There was no association between model of care and risk of developmental delay. Higher maternal parenting stress was associated with increased risk of developmental delay. Conclusions: Alberta FICare was not associated with decreased risk of developmental delay at 18 months CA. Maternal parenting stress may play an important role in the development of MLPIs and should be addressed post-discharge.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,338 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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