Motor skills as early indicators for cognitive development in preterm infants with very low birth weight
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preterm babies born with very low birth weight (VLBW, birth weight <1500 g) have inferior long-term neurodevelopmental outcomes to term babies. This study aimed to identify early predictive neurodevelopmental factors for future cognitive outcomes that could serve as indicators for early intervention strategies. METHODS: This longitudinal cohort study enrolled 146 VLBW preterm infants, identified between 2011 and 2020. Each child underwent four neurodevelopmental assessments (at ages 6,12, 24, and 60 months) using the Bayley-III and Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence-IV examinations. Correlation and linear regression analyses were performed to determine the correlation between early neurodevelopmental status and late cognitive outcomes. We concurrently considered neonatal medical complications and socioeconomic variables as risk factors to develop a prediction model of cognitive outcomes at five years old. RESULTS: A total of 146 VLBW children, born with a mean weight of 1090.4 ± 229.6 g and a mean gestational age of 28.2 ± 2.0 weeks, were evaluated. At 6 months of age, motor outcome was the only factor that exhibited a significant correlation with cognitive development at 5 years of age (p < 0.01, r = 0.242). The strength of the correlation between motor and cognitive function increased with age, reaching greater significance at 12 and 24 months (p < 0.001, r = 0.409 and 0.472, respectively). The linear regression model demonstrated that neonatal medical conditions and Bayley motor score at six months old predicted 26% of the variance in the Full-Scale Intelligence Quotient (FSIQ) at five years old. CONCLUSION: The results of the present study show that motor function was the earliest and persistent predictor of FSIQ. This underscores the importance of prioritizing motor development in interventions as early as six months of age, which could substantially advance the timing of early intervention programs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle