Prédiction des anomalies neuromotrices chez le nourrisson né entre 29 et 36 semaines de gestation : utilité du General Movement Assessment
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".