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Enregistrement W1904356722 · doi:10.1016/j.nicl.2015.08.016

Disconnected neuromagnetic networks in children born very preterm

2015· article· en· W1904356722 sur OpenAlexafffund
Annette X. Ye, Michelle AuCoin-Power, Margot J. Taylor, Sam M. Doesburg

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensSimon Fraser UniversitySickKids FoundationMental Health Research CanadaHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCognitionMagnetoencephalographyPopulationNeuroscienceFunctional connectivityResting state fMRIBrain mappingPsychologyDevelopmental psychologyPediatricsMedicineElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many children born very preterm (≤32 weeks) experience significant cognitive difficulties, but the biological basis of such problems has not yet been determined. Functional MRI studies have implicated altered functional connectivity; however, little is known regarding the spatiotemporal organization of brain networks in this population. We provide the first examination of resting-state neuromagnetic connectivity mapped in brain space in school age children born very preterm. Thirty-four subjects (age range 7-12 years old), consisting of 17 very preterm-born children and 17 full-term born children were included. Very preterm-born children exhibited global decreases in inter-regional synchrony in all analysed frequency ranges, from theta (4-7 Hz) to high gamma (80-150 Hz; p < 0.01, corrected). These reductions were expressed in spatially and frequency specific brain networks (p < 0.0005, corrected). Our results demonstrate that mapping connectivity with high spatiotemporal resolution offers new insights into altered organization of neurophysiological networks which may contribute to the cognitive difficulties in this vulnerable population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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