Cognitive visual dysfunctions in preterm children with periventricular leukomalacia
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Cognitive visual dysfunctions (CVDs) reflect an impairment of the capacity to process visual information. The question of whether CVDs might be classifiable according to the nature and distribution of the underlying brain damage is an intriguing one in child neuropsychology. METHOD: We studied 22 children born preterm (12 males, 10 females; mean age at examination 8y, range 6-15y; mean gestational age 30wks, range 28-36wks) with periventricular leukomalacia, spastic diplegia, normal intelligence (mean Full-scale IQ 84; mean Verbal IQ 97; mean Performance IQ 74), and normal visual acuity, focusing on higher visual functions. Brain magnetic resonance images (MRI) were analysed to establish the presence of lesions along the primary optic pathway, in the occipitoparietal and occipitotemporal regions. RESULTS: Most children displayed an uneven cognitive profile, with deficits in visual object recognition, visual imagery, visual-spatial skills, and visual memory, and sparing of visual associative abilities, non-verbal intelligence, and face and letter recognition. Conventional brain MRI did not document major alterations of parietal and temporal white matter, or cortical alteration of areas involved in visual associative functions. INTERPRETATION: We suggest a widespread involvement of higher visual processing systems, involving both the ventral and dorsal streams, in preterm children with periventricular leukomalacia. The lack of major alterations on conventional MRI does not exclude the possibility of malfunctioning of higher visual processing systems, expressing itself through discrete CVDs. Possible mechanisms underlying these neuropsychological deficits are discussed.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».