Gestational Age and Neonatal Brain Microstructure in Term Born Infants: A Birth Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Understanding healthy brain development in utero is crucial in order to detect abnormal developmental trajectories due to developmental disorders. However, in most studies neuroimaging was done after a significant postnatal period, and in those studies that performed neuroimaging on fetuses, the quality of data has been affected due to complications of scanning during pregnancy. To understand healthy brain development between 37-41 weeks of gestational age, our study assessed the in utero growth of the brain in healthy term born babies with DTI scanning soon after birth. METHODS: A cohort of 93 infants recruited from maternity hospitals in Singapore underwent diffusion tensor imaging between 5 to 17 days after birth. We did a cross-sectional examination of white matter microstructure of the brain among healthy term infants as a function of gestational age via voxel-based analysis on fractional anisotropy. RESULTS: Greater gestational age at birth in term infants was associated with larger fractional anisotropy values in early developing brain regions, when corrected for age at scan. Specifically, it was associated with a cluster located at the corpus callosum (corrected p<0.001), as well as another cluster spanning areas of the anterior corona radiata, anterior limb of internal capsule, and external capsule (corrected p<0.001). CONCLUSIONS: Our findings show variation in brain maturation associated with gestational age amongst 'term' infants, with increased brain maturation when born with a relatively higher gestational age in comparison to those infants born with a relatively younger gestational age. Future studies should explore if these differences in brain maturation between 37 and 41 weeks of gestational age will persist over time due to development outside the womb.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».