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Enregistrement W7005228095

Prédiction des anomalies neuromotrices chez le nourrisson né entre 29 et 36 semaines de gestation : utilité du General Movement Assessment

2021· dissertation· fr· W7005228095 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEchinoderm biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestationCongenital diseaseElectrodiagnosis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problématique : Entre 25 et 45 % des enfants nés entre 29-36 semaines de gestation (PT) présenteront un retard de développement persistant (RD) à l’âge corrigé (AC) de 2 ans. Dans la première année de vie, le retard moteur peut représenter une déviation transitoire de la trajectoire développementale, en raison de la prématurité, ou être le premier signe d’un RD. Afin de suivre le développement moteur des enfants à risque, le General Movement Assessment (GMA), l’Alberta Infant Motor Scale (AIMS) et le Neuro-Sensory Motor Developmental Assessment (NSMDA) sont parmi les outils les plus recommandés, mais la trajectoire neuromotrice spécifique des enfants PT n’est pas connue sur ces outils. Objectifs : Le présent mémoire visait à décrire la trajectoire neuromotrice entre l’âge-équivalent du terme (AET) et 8 mois AC des enfants nés entre 29-36 semaines de gestation à l’aide du GMA, du AIMS et du NSMDA. Un objectif secondaire visait à déterminer la capacité du GMA à l’AET et 3,5 mois AC à prédire le devenir neuromoteur évalué à l’aide du AIMS et du NSMDA à 8 mois AC. Méthodologie : Une étude prospective incluant 173 PT admis ≥ 48h à l’unité des soins intensifs néonatale a été réalisée pour atteindre les objectifs principal et secondaire. Le développement neuromoteur a été évalué à 3 reprises : à l’AET (GMA), à 3,5 mois AC (GMA, AIMS et NSMDA) et à 8 mois AC (AIMS et NSMDA). Des analyses descriptives et des calculs de validité prédictive ont été effectués. Résultats : Entre l’AET et 8 mois AC, 21 % des enfants sont demeurés avec des évaluations normales, 19 % des enfants sont demeurés avec des évaluations anormales, 56% ont évolué d’un résultat anormal à un résultat normal, alors que 4 % ont évolué d’un résultat normal à un résultat anormal. À l’AET, le GMA de base présentait une sensibilité de 67 % et une spécificité de 38 %. À 3,5 mois AC, le GMA détaillé a identifié 85 % des enfants avec un résultat anormal à 8 mois AC, mais la spécificité était basse (22 %). Conclusion : La tendance principale est une normalisation avec l’âge, observée chez plus de 50 % des enfants. Le GMA aide à identifier un nombre significatif d’enfants qui pourraient bénéficier de services d’interventions précoces, et ce dès l’AET. En contrepartie, la spécificité demeure faible, pouvant mener à des sur-références pour ces services.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations0
Publié2021
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