Longitudinal study of carbon monoxide intoxication by diffusion tensor imaging with neurospsychiatric correlation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: White matter damage is common after carbon monoxide (CO) intoxication, but in vivo follow-up studies about the mechanism of white matter damage are not possible in pathology series. Diffusion tensor imaging (DTI) and voxel-based morphometry (VBM) can quantify diffusion parameters and volumetric changes in white matter that can be correlated with neuropsychological performances in longitudinal studies. METHODS: We examined 9 patients with CO intoxication using DTI, VBM and neuropsychologic tests at an average of 3 and 10 months after CO exposure. We used data from 18 age- and sex-matched controls for comparison. RESULTS: We found that cognitive recovery at 10 months after CO intoxication was not significant, although it was after 3 months. The neuropsychologic tests correlated better for the fibre tract of the semicentrum ovale and not the periventricular fibres. Diffusion measures suggest increases in fractional anisotropy, mean diffusivity and axial eigenvalues over time, while increases in radial eigenvalue were evident at 3 months compared with controls. Periventricular white matter atrophy was observed 10 months after CO intoxication. LIMITATIONS: Our study included few cases, and the interpretation of the putative changes on neuroimaging findings cannot be confirmed by histology. CONCLUSION: Our study showed that the evolution of white matter injury in CO encephalopathy occurred over time. Cognitive recovery was not evident in the follow-up period because of white matter injuries.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».