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Enregistrement W1973297615 · doi:10.3171/2012.4.jns112158

Retinotopic organization of the visual cortex before and after decompression of the optic chiasm in a patient with pituitary macroadenoma

2012· article· en· W1973297615 sur OpenAlexafffund
Philippe A. Chouinard, Christopher L. Striemer, Won Hyung A. Ryu, Irene Sperandio, Melvyn A. Goodale, David A. Nicolle, Brian Rotenberg, Neil Duggal

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Eye Disorders
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareLondon Health Sciences CentreMacEwan UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity College London
Mots-clésOptic chiasmVisual cortexVisual fieldMedicineNeuroscienceVisual systemOptic tractDecompressionOphthalmologyOptic nervePsychologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compression induced by a pituitary tumor on the optic chiasm can generate visual field deficits, yet it is unknown how this compression affects the retinotopic organization of the visual cortex. It is also not known how the effect of the tumor on the retinotopic organization of the visual cortex changes after decompression. The authors used functional MRI (fMRI) to map the retinotopic organization of the visual cortex in a 68-year-old right-handed woman before and 3 months after surgery for a recurrent pituitary macroadenoma. The authors demonstrated that longitudinal changes in visual field perimetry, as assessed by the automated Humphrey visual field test, correlated with longitudinal changes in fMRI activation in a retinotopic manner. In other words, after decompression of the optic chiasm, fMRI charted the recruitment of the visual cortex in a way that matched gains in visual field perimetry. On the basis of this case, the authors propose that fMRI can chart neural plasticity of the visual cortex on an individual basis and that it can also serve as a complementary tool in decision making with respect to management of patients with chiasmal compression.

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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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