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Enregistrement W4414525422 · doi:10.1111/dmcn.70003

Predicting neurodevelopmental outcomes in Australian First Nations infants: The transdiagnostic utility of early screening tools

2025· article· en· W4414525422 sur OpenAlexaboutno aff
Carly Luke, Katherine Benfer, Leeann Mick‐Ramsamy, Robert S. Ware, Margot Bosanquet, Natasha Reid, Arend F. Bos, Roslyn N. Boyd

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilPerpetualCerebral Palsy Alliance Research Foundation
Mots-clésMEDLINEChild development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim To determine the predictive relationship between evidence‐based screening tools and neurodevelopmental outcomes in Australian First Nations infants. Method This prospective cohort study invited First Nations families to participate in a culturally adapted early developmental screening programme. A total of 156 infants (55.1% male, mean gestational age = 33.6 weeks, SD = 4.6) were screened using the Prechtl's General Movements Assessment, with optimality scoring using the Motor Optimality Score‐Revised (MOS‐R) at 3 to 5 months and the Hammersmith Infant Neurological Examination (HINE) at 4 to 9 months. Participants completed ‘baby movement (BM) checks’ at two time points (BM1, 3–5 months corrected age; BM2, 4–9 months corrected age), with final movement and learning checks at 12 months corrected age. At 12 months corrected age, standardized motor, cognitive, and communication assessments, neurodisability‐specific symptomology, or a diagnosis made by a paediatrician classified infants as developing typically (‘on track’) or (1) with a high chance of or confirmed cerebral palsy (CP) or (2) non‐CP neurodevelopmental delay (NDD), including autism and fetal alcohol spectrum disorder (FASD). Predictive relationships were investigated using logistic regression and diagnostic statistics. Results At 12 months, 127 of 147 (86%) eligible infants ( n = 9 withdrawn or deceased) were classified as ‘on track’ ( n = 55, 43%), NDD ( n = 59, 47%), or CP ( n = 13, 10%). MOS‐R (≥ 14 weeks) and the HINE distinguished infants as ‘on track’, CP, or NDD. [Correction added on 1 November 2025 after first online publication: In the preceding sentence, “MOS‐R (≥ 14 weeks). The HINE distinguished infants…” has been updated to “MOS‐R (≥ 14 weeks) and the HINE distinguished infants…”.] Each 1‐point decrease on both tools increased the odds of NDD (OR MOS‐R = 1.40, 95% confidence interval [CI] = 1.00–1.96; OR HINE = 1.12, 95% CI = 1.05–1.21) and CP (OR MOS‐R = 1.47, 95% CI = 1.08–2.01; OR HINE = 1.41, 95% CI = 1.21–1.65,). The MOS‐R (cut‐off of less than 23) and HINE (moderate to severely reduced) were best for identifying any NDD and CP (MOS‐R: sensitivity = 84%, specificity = 38%; HINE: sensitivity = 64%, specificity = 63%). Combined trajectories across both tools were the strongest predictors of CP (sensitivity = 73%, specificity = 96%), autism (sensitivity = 59%, specificity = 95%), and FASD (sensitivity = 89%, specificity = 93%). Interpretation Evidence‐based screening tools demonstrate promising transdiagnostic prediction of ‘on‐track’ development and not only high chance of CP but also autism, FASD, and other NDDs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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