Troubles du neurodéveloppement : Mise en place d’un protocole de dépistage en maison de santé pluriprofessionnelle
Bibliographic record
Abstract
Introduction:la prévalence des troubles du neurodéveloppement (TND) est croissante, et les délais diagnostiques et de prise en charge allongés. La prise en charge des TND vise à réduire le handicap associé grâce à la plasticité cérébrale optimale pendant les trois premières années de vie, et à réduire les coûts de santé. Les protocoles en maison de santé pluriprofessionnelle (MSP) permettent d’harmoniser les pratiques sur enjeux de santé locaux. Objectif:mettre en place un protocole de dépistage des TND dans la MSP de Romilly-sur-Andelle (Eure). Matériel et méthode:création d’un groupe de travail pour mettre en place un protocole, et enquête de pratique des professionnels de la MSP de Romilly-sur-Andelle. Résultats:protocole de dépistage des enfants à risque de TND avant l’âge de 5 ans. Révision en protocole de dépistage systématique des enfants à 18 mois. Discussion:le premier protocole s’est avéré trop complexe, et a eu une faible portée. Sa révision rend plus pratique et systématique le dépistage des TND, malgré de nombreux freins liés au médecin, au système de santé et au patient. Conclusion:la mise en place du protocole a sensibilisé les professionnels de la MSP de Romilly-sur-Andelle. Il vise encore à être réévalué et amélioré. La généralisation de la guidance parentale en consultation de médecine générale, ainsi que des prises en charge très précoces sont des pistes prometteuses pour les patients atteints de TND.
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 | 0.249 | 0.364 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.005 | 0.006 |
| Research integrity | 0.007 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.008 |
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".