General Movements (GMs) : Creation and validation of a database of GMs which, as a neuromotor measure, will allow the development of an automatic tool for the premature newborn.
Les mouvements généraux : Constitution et validation d’une mesure neuromotrice pour développer un système d’évaluation automatisée destinée au nouveau-né prématuré
Résumé
The premature newborn presents a neurological risk that increases in severity with clinical complications. Risk assessment requires neuromotor assessment tools that guide early follow-up adapted to the constraints of prematurity. General Movement Analysis (GMs) is the most suitable tool, as it reflects the integrity of the nervous system without manipulating the child. However, two problems do not favour the use of this tool: the strong involvement of the evaluator's subjectivity and the lack of validation studies for the premature newborn. This thesis presents two studies on the constitution and validation of a database of GMs which, as a neuromotor measure, will allow the development of an automatic tool for the premature newborn. The first study describes GMs longitudinally using three results. Firstly, the GMs do not allow the identification of developmental changes, even though the involvement of the neck and trunk, as well as variability and fluidity are more important in the term period than in the preterm period. Second, GMs trace clinical evolution, as the rate of atypical GMs decreases in the term and post-term periods. Thirdly, GMs help distinguish between children with and without motor abnormalities. These results should be interpreted with caution due to high attrition. The second study tests the validity and reliability of the GMs using three outcomes. First, the validity of the GM construct was confirmed by associations with atypical brain ultrasound and intraventricular hemorrhage. Second, the GMs have good sensitivity (0.87 - 0.90) for identifying children with brain injury, but poor specificity (0.28 - 0.31) for identifying those without brain injury. Third, intra/inter coder reliability varies between moderate and good. Care should be taken in generalizing these results, as sensitivity and specificity depend on the characteristics of the sample.
Le nouveau-né prématuré présente un risque neurologique dont la gravité augmente avec des complications cliniques. L’estimation du risque nécessite des outils d’évaluation neuromotrice qui orientent un suivi précoce et adapté aux contraintes de la prématurité. L’analyse des mouvements généraux (GMs) est l’outil le plus adapté, car il reflète l’intégrité du système nerveux sans manipuler l’enfant. Cependant, deux problèmes ne favorisent pas l’utilisation de cet outil : la forte implication de la subjectivité de l’évaluateur et le manque d’études de validation pour le nouveau-né prématuré. Cette thèse présente deux études sur la constitution et la validation d’une base de données des GMs qui, en tant que mesure neuromotrice, permettra le développement d’un outil automatique destiné au nouveau-né prématuré. La première étude décrit longitudinalement les GMs au moyen de trois résultats. Premièrement, les GMs ne permettent pas d’identifier de changements développementaux, même si l’implication du cou et tronc, ainsi que la variabilité et la fluidité sont plus importantes à la période terme qu’à la période préterme. Deuxièmement, les GMs tracent l’évolution clinique, car le taux des GMs atypiques diminue aux périodes terme et post terme. Troisièmement, les GMs permettent de distinguer les enfants ayant des anomalies motrices et ceux n’en ayant pas. Ces résultats doivent s’interpréter avec précaution à cause d’une perte de données dans le suivi longitudinal. La deuxième étude teste la validité et fiabilité des GMs au moyen de trois résultats. Premièrement, la validité du construit des GMs fut confirmée par des associations avec une échographie cérébrale atypique et l’hémorragie intraventriculaire. Deuxièmement, les GMs présentent une bonne sensibilité (0.87 – 0.90) pour identifier les enfants ayant une lésion cérébrale, mais une mauvaise spécificité (0.28 – 0.31) pour identifier ceux n’en ayant pas. Troisièmement, la fiabilité intra/inter codeur varie entre modérée et bonne. La généralisation de ces résultats doit se faire avec précaution, car la sensibilité et la spécificité dépendent des caractéristiques de l’échantillon.
Origine : Version validée par le jury (STAR)