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Enregistrement W7105469332 · doi:10.71781/27400

Prédiction des atteintes motrices chez les nourrissons nés entre 29 et 36 semaines de gestation par la combinaison de facteurs périnataux, environnementaux et du statut neurologique à l’âge équivalent du terme

2021· dissertation· fr· W7105469332 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestationElectrodiagnosisCongenital diseaseCentral nervous system disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problématique : Entre 25 et 45% des enfants nés entre 29 et 36 semaines de gestation présenteront un retard de développement (RD) à 2 ans d'âge corrigé (AC). Les enfants nés entre 29 et 36 semaines de gestation ne bénéficient d’aucun suivi systématique structuré, tel que celui retrouvé dans les Cliniques de suivi néonatal, qui permet une identification précoce des RD. Des facteurs tels que les caractéristiques périnatales, environnementales et le statut neurologique à l’âge équivalent du terme (AET) ont été étudiés comme marqueurs potentiels du RD, mais leur capacité à prédire les manifestations précoces du RD, lorsque combinés, demeure mal comprise. Objectif : Déterminer le modèle de prédiction le mieux ajusté pour la prédiction du retard moteur à 3,5 mois AC par la combinaison des facteurs périnataux, environnementaux et du statut neurologique à l’AET chez les enfants nés entre 29 et 36 semaines de gestation. Méthode: Étude prospective incluant 129 enfants nés entre 29 et 36 semaines de gestation et admis ≥48h à l’unité de soins intensifs néonatale (USIN). À l’AET, les facteurs périnataux et environnementaux ont été collectés. Un examen neurologique standardisé de l’enfant a été complété. À 3,5 mois AC, une évaluation motrice a été réalisée avec le Alberta Infant Motor Scale (AIMS): le retard était défini comme un score <10e percentile. Des régressions logistiques ont permis d’identifier les facteurs associés au RD à 3,5 mois AC et de créer un modèle de prédiction. Résultats : Les facteurs qui sont demeurés significatifs dans le modèle multivarié à 3,5 mois AC sont : consommation de tabac par la mère, présence de diabète gestationnel, score à l’Échelle de dépression postnatal d’Édimbourg, indice de risque néonatal et indice de risque environnemental. Le modèle final avait une sensibilité de 76% et une spécificité de 84% pour la prédiction du RD à 3,5 mois. Conclusion : Le modèle statistique élaboré permet une identification suffisamment sensible et spécifique pour être utilisé en clinique à des fins d’identification précoce du risque de RD auprès des enfants nés entre 29 et 36 semaines de gestation et ce, dès l’AET.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,192 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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