Heterogeneity of brain lesions in pediatric traumatic brain injury.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Magnetic resonance imaging (MRI) provides a method to identify and quantify abnormalities resulting from traumatic brain injury (TBI). MRI abnormalities in children with TBI have not been fully characterized according to the frequency, location, and quantitative measurement of a range of pathologies critical for studies of neuropsychological outcome. Here, we report MRI findings from a large, multicenter study of childhood TBI, the Social Outcomes of Brain Injury in Kids (SOBIK) study, which compared qualitative and quantitative neuroimaging findings in 72 children with complicated mild-to-severe TBI to 52 children with orthopedic injury (OI). METHOD: Qualitative analyses of MRI scans coded white matter hyperintensities (WMHs), hemosiderin deposits reflecting prior hemorrhagic lesions, regions of encephalomalacia and/or atrophy, and corpus callosum atrophy and traumatic shear lesions. Two automated quantitative analyses were conducted: (a) FreeSurfer methods computed volumes for total brain, white matter (WM), gray matter (GM), corpus callosum, ventricles, amygdala, hippocampus, basal ganglia, and thalamus along with a ventricle-to-brain ratio (VBR); and (b) voxel-based morphometry (VBM) to identify WM, GM, and cerebrospinal fluid. We also examined performance on the Processing Speed Index (PSI) from the Wechsler Intelligence Scale for Children, Fourth Edition, in relation to the above-mentioned neuroimaging variables. RESULTS: WMHs, hemosiderin deposits, and focal areas of encephalomalacia or atrophy were common in children with TBI, were related to injury severity, and were mostly observed within a frontotemporal distribution. Quantitative analyses showed volumetric changes related to injury severity, especially ventricular enlargement and reduced corpus callosum volume. VBM demonstrated similar findings, but, in addition, GM reductions in the inferior frontal, basal forebrain region, especially in the severe TBI group. The complicated mild TBI group showed few differences from the OI group. PSI was significantly associated with global atrophy, as measured by VBR. CONCLUSION: MRI findings after childhood TBI are diverse and particularly influenced by injury severity, and they involve common features, group heterogeneity, and individual variability.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».