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Enregistrement W1161154887 · doi:10.1089/neu.2013.2866

To Exclude or Not To Exclude: Further Examination of the Influence of White Matter Hyperintensities in Diffusion Tensor Imaging Research

2013· article· en· W1161154887 sur OpenAlexafffundabout
Rael T. Lange, Jason R. Shewchuk, Manraj K.S. Heran, Alexander Rauscher, Michael Jarrett, Jeffrey R. Brubacher, Grant L. Iverson

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFractional anisotropyDiffusion MRIWhite matterHyperintensityMagnetic resonance imagingMedicinePsychologyNuclear medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White matter hyperintensities (WMHIs) visible on magnetic resonance imaging (MRI) are common in both healthy adults and in those with medical or psychiatric problems. A practical methodological issue for diffusion tensor imaging (DTI) researchers is whether to include, or exclude, participants from a control group who have WMHIs. The aim of this study was to compare the influence of WMHIs on whole-brain DTI in trauma control subjects. Participants were 48 patients (no-WMHIs, n=36; 2+WMHIs, n=12) prospectively recruited from the Emergency Department of Vancouver General Hospital (British Columbia, Canada). Participants completed an MRI brain scan at 6-8 weeks postinjury (mean, 47.3 days; standard deviation [SD], 6.2; range, 39-66). DTI was used to examine the integrity of white matter (WM) in 50 regions of the brain using measures of fractional anisotropy (FA), and mean (MD), radial (RD), and axial (AD) diffusivity. FA values that were >2 SDs below the mean, and MD, RD, and AD values that were >2 SDs above the mean, were classified as "abnormal scores" indicative of reduced WM integrity. In the entire sample, the 2+WMHI group had a greater number of abnormal FA, MD, and RD scores, compared to the no-WMHI group (p<0.015 and Cohen's d >0.82, indicating large to very large effect sizes, for all comparisons). When controlling for the effects of age using a matched-groups design, the 2+WMHI group still had a significantly greater number of abnormal FA, MD, and RD scores, compared to the no-WMHI group (all p<0.012, all d >0.89, large to very large effect sizes). Researchers should be aware that the inclusion or exclusion of subjects with incidental WMHIs will influence the results of DTI studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,170
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,170
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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