Fracture patterns in suspected non-accidental injury across neurodevelopmental milestones: A systematic review and evidence-informed plausibility framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Determining whether a pediatric fracture is congruent with the reported mechanism is challenging even with age-based guidance. We synthesize fracture evidence by neurodevelopmental milestones to organize plausibility judgments that augment, not replace, multidisciplinary abuse evaluations. OBJECTIVE: To synthesize evidence linking fracture patterns to developmental milestones in children ≤36 months evaluated for suspected non-accidental injury (NAI) and to propose a milestone-anchored, evidence-informed plausibility framework. METHODS: Following PRISMA 2020, we searched PubMed, Embase and Scopus from inception to 19 August 2025. Two reviewers independently screened/extracted data and assessed risk of bias (Newcastle-Ottawa Scale for cohort/case-control). PROTOCOL REGISTRATION: PROSPERO CRD420251120765. Eligibility required data linking fracture type/location to age or explicit motor milestones (e.g., pre-rolling, crawling and walking). Quantitative synthesis was restricted to within-cohort strata: we calculated stratum-specific odds ratios, a Mantel-Haenszel within-cohort stratified pooled estimate across long-bone strata and (where informative) Bayesian Beta-Binomial posterior summaries; cross-cohort pooling was avoided because of cohort overlap and heterogeneous abuse determination. RESULTS: Across primary studies, non-ambulatory infants with long-bone (diaphyseal) fractures had markedly higher odds of abuse than ambulatory toddlers (within-cohort pooled OR 15.12, 95 % CI 2.88-79.36). Infants <12 months with rib fractures had abuse prevalences 67-82 % when motor-vehicle crashes and bone disease were included and ~91 % when excluded; rib fracture location was not independently associated with abuse likelihood. Classic metaphyseal lesions (CMLs) are highly suggestive, though not pathognomonic, of abuse in non-ambulatory infants. In one cohort, multiple fractures were present in 84 % (16/19) of children reported as suspected abuse. Collectively, findings support a milestone-aware approach to plausibility. CONCLUSIONS: Fracture patterns correlate with developmental capabilities. Organized by milestones, these data inform, but do not determine, abuse evaluations and should be integrated with history, examination, guideline-concordant imaging, differential for bone fragility when indicated and multidisciplinary assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».