Risk factors for Hemiplegic Cerebral Palsy due to Arterial Ischemic Stroke or Periventricular Venous Infarction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract authors: Trish Domi¹, Darcy Fehlings², Pradeep Krishnan¹, Mahohar Shroff¹, Matylda Machnowska³, Amanda Robertson¹, Gabrielle deVeber¹, on behalf of the CP-NET Group⁴ ¹Hospital for Sick Children, ²Holland Bloorview Rehabilitation Hospital, ³Sunnybrooke Health Sciences Center, ⁴Holland Bloorview Rehabiliation Center Abstract body: Objective: We sought to determine risk factors for hemiplegic cerebral palsy (HCP) associated with perinatal arterial ischemic stroke (AIS) or periventricular venous infarction (PVI). Methods: We studied children with hemiplegic cerebral palsy (HCP) enrolled at nine rehabilitation centres across Ontario. We compared children with underlying AIS or PVI on clinically acquired brain imaging. In addition, we analyzed prenatal (maternal, prenatal/gestational) and perinatal (obstetrical, neonatal) characteristics collected from birth records and standardized parent interviews. Results: The 144 children with HCP (62% male) included 95 with AIS and 49 with PVI. On multivariate analysis, children with PVI had increased rates of maternal fertility treatment (OR=4.7;95%CI=1.0-28.7;p=0.0379) and decreased rates of neonatal seizures (OR=0.03;95%CI=0.0002-0.255;p=0.0001), systemic blood clots (OR=0.082;95%CI=0.0006-0.795;p=0.0278) and emergency cesarian section (OR=0.3;95%CI=0.093-0.896). Preterm delivery rates were similar for AIS and PVI. Conclusion: We determined novel risk factors differentiating the two most typical forms of focal ischemic brain injury in children with hemiplegic CP. These include fertility treatments, mode of delivery, neonatal seizures and systemic blood clots. These findings provide direction for further research exploring causal pathways of focal brain injury and cerebral palsy.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».