A Systematic Review of Algorithms for Identifying Pediatric Neurodevelopmental Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Investigating pediatric neurodevelopmental outcomes (NDO) in studies using secondary data is often challenging due to heterogeneous clinical definitions and medical coding systems. This study aims to identify the algorithms used to define NDO in studies using electronic healthcare data through a systematic literature review. METHODS: A search strategy was developed to identify studies on NDO that describe phenotype algorithms from January 1, 2010, to March 10, 2025. The search strategy included terms to identify studies containing algorithms for NDO as an outcome, routinely collected healthcare data, epidemiologic designs likely to incorporate algorithms, and pregnant individuals and/or infants/children. Two independent reviewers assessed eligibility criteria and performed data extraction, with inconsistencies reviewed by a third reviewer. Descriptive statistics were used to summarize categorical and continuous variables appropriately. RESULTS: The review included 156 publications that implemented algorithms for NDO, with 18 of these studies validating the outcomes. Most publications studied autism spectrum disorder (ASD) (n = 103, 65.6%) and attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) (n = 72, 45.9%) either as a single outcome or as a composite. CONCLUSIONS: Instead of presenting NDO as a composite outcome, it is recommended to present multiple single outcomes. Validated outcomes in data from Nordic countries demonstrate a high positive predictive value when using one code for diagnoses, while more complex algorithms are required for US data. Clearly detailing and establishing the time of assessment for each NDO is critical to inform valid epidemiological estimates.
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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 | 0,057 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».