Relationship between ventricular size, white matter injury, and neurocognition in children with stable, treated hydrocephalus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Larger-than-normal ventricles can persist in children following hydrocephalus treatment, even if they are asymptomatic and clinically well. This study aims to answer the following question: do large ventricles result in brain injuries that are detectable on diffusion tensor imaging (DTI) and/or in measurable neurocognitive deficits in children with stable, treated hydrocephalus that are not seen in children with small ventricles? METHODS: For this prospective study, we recruited 23 children (age range 8-18 years) with hydrocephalus due to aqueductal stenosis or tectal glioma who were asymptomatic following hydrocephalus treatment that had been performed at least 2 years earlier. All patients underwent detailed DTI and a full battery of neuropsychological tests. Correlation analysis was performed to assess the relationship between DTI parameters, neurocognitive tests, and ventricular size. The false-discovery rate method was used to adjust for multiple comparisons. RESULTS: The median age of these 23 children at the time of assessment was 15.0 years (interquartile range [IQR] 12.1-17.6 years), and the median age at the first hydrocephalus treatment was 5.8 years (IQR 2.2 months-12.8 years). At the time of assessment, 17 children had undergone endoscopic third ventriculostomy and 6 children had received a shunt. After adjusting for multiple comparisons, there were no significant correlations between any neurocognitive test and ventricular volume, any DTI parameter and ventricular volume, or any DTI parameter and neurocognitive test. CONCLUSIONS: Our data do not show an association between large ventricular size and additional white matter injury or worse neurocognitive deficits in asymptomatic children with stable, treated hydrocephalus caused by a discrete blockage of the cerebral aqueduct. Further investigations using larger patient samples are needed to validate these results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».