Le développement normal des très grands prématurés : les troubles transitoires
Bibliographic record
Abstract
Le developpement neuromoteur se deroule dans un ordre tres precis mais avec une grande variabilite dans la premiere annee. Des reperes ont ete etablis pour des enfants a terme mais sont a reconsiderer pour les tres grands prematures. Il est necessaire de tenir compte, dans l’evolution neurologique d’un bebe premature, de l’âge corrige (AC) et non de l’âge legal (AL), jusqu’a deux ans pour les acquisitions motrices et de prolonger cette distinction au-dela pour l’evaluation du langage, tout particulierement chez les tres grands prematures. L’AC est egal a l’AL, diminue du temps de gestation ecourte par rapport aux 40 semaines d’une grossesse normale. Les progres des techniques de reanimation neonatale ont augmente de facon importante la survie de ces enfants nes tres prematurement, de terme de naissance inferieur a 28 SA et de tres petit poids de naissance. Parmi les survivants sans sequelles neuromotrices, certains enfants presenteront des difficultes secondaires cognitives et comportementales. La frequence de ces troubles est encore difficile a apprecier ; le suivi des deux premieres annees est necessaire pour reperer les troubles transitoires, les sequelles neurologiques a minima et accompagner les parents dans leur inquietude apres l’hospitalisation neonatale. Il est indispensable de prolonger ce suivi, au mieux jusqu’a 7-8 ans, afin d'apprecier les apprentissages scolaires. Le reperage precoce d’enfants a risque devrait permettre un accompagnement specifique mais peu de structures sont actuellement en mesure de le proposer en France. Enfin le pessimisme n’est pas forcement de rigueur, une etude canadienne montrant que la qualite de vie a l'âge de 8 ans des enfants de tres faible poids de naissance est jugee, pour la majorite d’entre eux, similaire a celle d'enfants de meme âge nes a terme [24].
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".