<scp>OP</scp>22.04: Low pulmonary blood flow demonstrated by Doppler and <scp>MRI</scp> in late onset <scp>IUGR</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: In spite of the high dose administration of artificial lung surfactant, some neonates show the severe respiratory disorder (SRD) in premature delivery.In these cases, the problem is not the deficiency of surfactant, but the maturity of the lung.Since lung fluid secreted by fetal lungs is essential for the fetal lung maturity, the measurement of water content of the lung on T2-weighted images may predict the fetal lung maturity.Therefore, we measured the fetal lung-to-liver signal intensity ratio (LLSIR) on T2-weighted images and examined the relations between LLSIR and presence of the SRD after birth.The purpose of this study is to determine the fetal LLSIR on T2-weighted images as an accurate prenatal evaluating method for fetal lung maturity.Methods: One hundred twenty fetuses who underwent MRI examination in various indications after 22nd week of gestation participated in this study with their parents' consent.LLSIR was measured on T2-weighted images of MRI.We examined the changes of the ratio with the progress of gestational week at first and then the relations between LLSIR and presence of the SRD after birth.The best cutoff value of the LLSIR to predict respiratory outcome after birth was calculated using Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis.Results: LLSIR correlated significantly with advancing of gestational age.The relationship between LLSIR(y) and gestational age(x) was shown as y = 0.037x + 0.97 (R = 0.31, p < 0.005).The non-SRD group had higher LLSIR when compared with the SRD group (2.16 ± 0.30 vs. 1.53 ± 0.40, p < 0.001).ROC curve analysis showed that fetuses with an LLSIR below 2.00 were more likely to develop SRD (sensitivity: 100%, specificity: 75%). Conclusions:The fetal LLSIR on T2-weighted images is an important and useful marker to diagnose the fetal lung maturity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».