Affordable assessment of newborn brain health following perinatal asphyxia in East Africa: a pilot study (728.6)
Notice bibliographique
Résumé
Perinatal asphyxia is a major cause of infant mortality in the developing world with 280,000 deaths per year in sub‐Saharan Africa alone. Brain injuries resulting from asphyxia can have detrimental effects on brain function, which can negatively impact quality of life in those who survive. Since clinical manifestations are often subtle and the therapeutic window is narrow, investigating effective diagnostics in low‐resource hospitals is imperative. We used affordable cranial ultrasonography (cUS) and electroencephalography (EEG) to assess how structural abnormalities and impairments in auditory processing are related to neurodevelopmental outcome in East African newborns. Healthy infants (N=15) and infants diagnosed with asphyxia (N=17) were recruited from urban hospitals in Rwanda and Kenya. Structural images of the brain were obtained by cUS through the anterior fontanel. EEG was recorded at rest and during three auditory stimulation tasks. We expect negative health outcomes to be correlated with enlarged lateral ventricle size, thalamus echodensity and the neural strength reflected in the EEG data. We will compare the prognostic value of these measures, after completing “offline” analyses, with clinical assessment of raw data. This study forms a solid foundation for further work in identifying early clinical markers of brain injury and establishing protocols that are viable in the developing world.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».