P.187 Development of benign enlargement of subarachnoid spaces growth charts
Notice bibliographique
Résumé
Background: Normalized growth curves are an essential component in management of pediatric patients. Benign enlargement of subarachnoid spaces (BESS) is a common condition in infants that results in deviation from expected head growth but does not have long term implications. Differentiating BESS from pathological conditions is critical to minimize unnecessary imaging and specialist evaluations. Standardized growth charts specific to BESS do not exist, complicating monitoring and management. Methods: An analysis of head circumference (HC) data was performed for 315 children aged 0-6 years diagnosed with BESS at CHEO. Growth charts were created using Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape (GAMLSS). Z-scores derived from HC measurements were compared to World Health Organization (WHO) norms, stratified by sex. Results: Benign macrocephalic patients consistently tracked above the 97th percentile of WHO curves, with the 50th percentile in this cohort aligning with the 97th percentile of WHO data. HC growth accelerated in early infancy, stabilizing around ages 2-3. Growth charts demonstrated distinct patterns for BESS compared to normative data. Conclusions: This study provides novel charts for BESS, enabling improved monitoring and clinical management. These charts have the potential to reduce unnecessary imaging and specialist referrals, alleviating anxiety for caregivers and clinicians while optimizing resource use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».