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Enregistrement W4408283021 · doi:10.1016/j.pedneo.2025.01.010

Motor skills as early indicators for cognitive development in preterm infants with very low birth weight

2025· article· en· W4408283021 sur OpenAlexaff
Yen‐Ting Chen, Sot-Fu Lei, Carolyn Tang, Hsiu‐Man Lin, Yaohang Weng, Kai‐Cheng Hsu, Yen‐Tzu Wu, Yung‐Ting Kuo

Notice bibliographique

RevuePediatrics & Neonatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesChina Medical University HospitalDepartment of Medical Research, Union of Myanmar
Mots-clésMotor skillLow birth weightDevelopmental psychologyCognitionGross motor skillPediatricsMedicineCognitive developmentPsychologyAudiologyPsychiatryBiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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