Comparative assessment of the new method for neurological examination of pre-term babies

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: Diseases of the nervous system and mental disorders have a leading place in the structure of childhood disability. Perinatal factors are principal in the development of nervous system damage in children. Of particular importance in the formation of perinatal disorders of the nervous system are lesions of the brain of pre-term infants, which is due to the specific morphology, functional and neurochemical characteristics of the brain of a pre-term baby. The listed circumstances determine the need to create a diagnostic system that allows the earliest possible identification of deviant signs in the structure and function of the nervous system in pre-term infants of different gestational age. Previously, the low diagnostic and prognostic value of a routine neurological examination was shown. A scheme for assessing the neurological state of a pre-term baby depending on the gestational age is proposed. The scheme is based on the principles of developmental neurology: continuity of neurological functions in the embryo, fetus, newborn and infant; optimality; standardization; quantification; a system of “credits” for the quantitative assessment of neurological states.

AIM: The purpose of this study was clinical testing of the early developed scheme.

MATERIALS AND METHODS: Using a routine neurological examination, a proposed original scheme for quantitative and qualitative assessment of the neurological status of the pre-term infant, and cranial ultrasonography, 40 pre-term infants during the neonatal period were examined. A follow-up study was carried out at 18 corrected months through a routine neurological examination, cranial ultrasonography, and the Denver Screening Test using the Development Quotient calculation.

RESULTS: It has been shown that a routine neurological examination has low specificity (6.6%) and negative predictive value (14.3%), which indicates its low ability to identify normal conditions of the nervous system in the acute period and predict optimal development. Cranial ultrasonography has low sensitivity (33.3%). The tested scheme showed high sensitivity (100%), specificity (100%), positive (83.3%) and negative (100%) predictive values.

CONCLUSIONS: Clinical testing of the new scheme for assessing the neurological status of a pre-term baby showed its high diagnostic and prognostic value.

About the authors

Alexander B. Palchik

Saint Petersburg State Pediatric Medical University

Author for correspondence.
Email: xander57@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9073-1445
SPIN-code: 1410-4035

MD, PhD, Dr. Sci. (Medicine), Professor of the Department of Neonatology with Courses in Neurology and Obstetrics and Gynecology of Faculty of Retraining and Additional Professional Education

Russian Federation, Saint Petersburg

Diana S. Yuryeva

Saint Petersburg State Pediatric Medical University

Email: mrs.nerve@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-1626-180X

MD, PhD

Russian Federation, Saint Petersburg

Irina V. Myznikova

Saint Petersburg State Pediatric Medical University

Email: irinayurko2014@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8624-1854

MD, PhD, Assistant Professor of the Department of Neonatology with Courses in Neurology and Obstetrics and Gynecology of Faculty of Retraining and Additional Professional Education

Russian Federation, Saint Petersburg

Yuriy V. Petrenko

Saint Petersburg State Pediatric Medical University

Email: Klinika.spb@gpmu.org
SPIN-code: 1644-1394

MD, PhD, Associate Professor of the Department of Neonatology with Courses in Neurology and Obstetrics and Gynecology of Faculty of Retraining and Additional Professional Education, Chief freelance neonatologist of the Northwestern Federal District of the Russian Federation, Vice-Rector for National Projects and therapeutic work

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Barashnev YuI. Perinatal neurology. Moscow: Triada-X; 2011. 672 p. (In Russ.)
  2. Barashnev YuI, Burkova AS. Organization of neurologic services for newborn infants in the perinatal period. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry.1990;90(8):3–5. (In Russ.)
  3. Vatolin KV. Ultrasonic diagnostics of brain diseases in children. Moscow: Vidar; 1995. 120 p. (In Russ.)
  4. Ivanov DO, Aleksandrova EM, Arutyunyan TG, et al. Manual of perinatology. In 2 vol. Vol. 2. Ed. by D.O. Ivanov. Saint Petersburg: Inform-Navigator; 2019. P. 1115–1174. (In Russ.)
  5. Ivanov DO, Atlasov VO, Bobrov SA, et al. Manual of perinatology. Saint Petersburg: Inform-Navigator, 2015. 1216 p. EDN: WABRHH (In Russ.)
  6. Kryvkina NN, Kryvkina NN. Psychomotor development and health indicators of children born with very low and extremely low body weight in the first year of life. [Dissertation abstract]. Samara. 2015. 22 p. (In Russ.)
  7. Moiseeva KE. Some results of evaluation the dynamics of morbidity in newborns in birth care organizations. Medicine and Health Care Organization. 2019;4(3):40–47. (In Russ.)
  8. Palchik AB. Introduction to developmental neurology (12 lectures). Saint Petersburg: KOSTA; 2007. 368 p. (In Russ.) EDN: VOGSCN
  9. Palchik AB. Evaluation of the neurological status of premature infants. Saint Petersburg: SPbGPMU; 2019. 59 p. (In Russ.)
  10. Palchik AB. Encephalopathy of prematurity: invisible cause of the cognitive and behavioural disorders. Human Physiology. 2023;49(3):126–133. (In Russ.) EDN: GEUXTA doi: 10.31857/S01311646262370025X
  11. Palchik AB, Evstafeeva IV. Optimality concept in perinatology. Pediatrician (St. Petersburg). 2011;2(4):3–6. EDN: OWOEAP
  12. Palchik AB, Poniatishin AE, Fedorova LA. Neurology of premature children. Moscow: MEDpress-Inform; 2021. 383 p. (In Russ.) EDN: ATYPPS
  13. Palchik AB, Shabalov NP. Hypoxic-ischemic encephalopathy of newborns. Moscow: MEDpress-inform; 2019. 304 p. (In Russ.)
  14. State and dynamics of disability of the child population of the Russian Federation (report). Federal Bureau of Medical and Social Expertise of the Ministry of Labor and Social Protection of the Russian Federation. Moscow; 2019. (In Russ.)
  15. Brazelton TB. Neonatal Behavioral Assessment Scale. 2nd edition. London: Spastics International Medical Publications; 1984. 125 p.
  16. Dan B, Mayston M, Paneth N, Rosenbloom L, editors. Cerebral palsy: science and clinical practice. London: MacKeith Press; 2015. 692 p.
  17. Dubowitz LMS, Dubowitz V, Mercuri E. The neurological assessment of the preterm and full-term newborn infant. London: MacKeith Press; 1999. 155 p.
  18. Frankenburg WK. The Denver developmental screening test. J Pediatr. 1967;71(2):181–191. doi: 10.1016/S0022-3476(67)80070-2
  19. Kainer F, Prechtl HFR, Engele H, Einspieler C. Prenatal and postnatal assessment of general movements in infants of women with type-I diabetes mellitus. Early Hum Dev. 1997;50(1):13–25. doi: 10.1016/s0378-3782(97)00089-3
  20. Novak I, Morgan C, Adde L, Blackman J. Early, accurate diagnosis and early intervention in cerebral palsy advances in diagnosis and treatment. JAMA Pediatr. 2017;171(9):897–907. doi: 10.1001/jamapediatrics.2017.1689
  21. Palchik AB, Mamayeva TV. Prediction of early neurodevelopment of twins. In: The 6th Graz Symposium on Developmental Neurology; May 3–5, 2007; Graz, Austria. 2007. P. 32
  22. Piper MC, Darrah J. Motor assessment of the developing infant. Philadelphia: Saunders; 1994. 210 p.
  23. Prechtl HFR. The behavioural states of the newborn infant (a review). Brain Res. 1974;76(2):185–212. doi: 10.1016/0006-8993(74)90454-5
  24. Volpe JJ. Neurology of the newborn. 5th ed. Philadelphia: Elsevier, 2008. 1094 p.
  25. Volpe JJ. The encephalopathy of prematurity — brain injury and impaired brain development inextricably intertwined. Semin Pediatr Neurol. 2009;16(4):167–178. doi: 10.1016/j.spen.2009.09.005

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Eco-Vector


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».