Abstract 75: Gliosis After Perinatal Stroke: Quantification And Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Perinatal stroke diseases cause most hemiparetic cerebral palsy: Neonatal Arterial Ischemic Stroke (NAIS), arterial presumed perinatal stroke (APPIS), and periventricular venous infarctions (PVI). Gliosis, a brain reaction to injury, may be both a marker of lesion timing and a potential barrier to cell-based therapies. We hypothesized that gliosis is measureable, comparable between NAIS and APPIS, and associated with poor outcome. Methods: Children from the Alberta Perinatal Stroke Project were included with: (1) unilateral NAIS, APPIS, or PVI, (2) axial FLAIR MRI >24mos of age, and (3) >24mos follow-up (Pediatric Stroke Outcome Measure). Novel ImageJ software protocols quantifying gliosis were developed (Figure). Gliosis scores (GS) corrected for infarct and brain volume were compared across stroke types, and outcomes (motor, overall). Results: Of 149 APSP children, 39 were studied (median 10 years, 51% male). GS ranged from 19-1191 (mean 369±361) and did not correlate with age at imaging. GS were comparable between NAIS (438±171) and APPIS (444±380, p=0.97). Arterial GS tended to be higher than PVI lesions (443±337 vs 266±378, p=0.15). Arterial GS correlated with good motor outcome (705±338 vs 312±259, p=0.008) but not overall outcome (p=0.53). PVI GS were not associated with overall or motor outcome. Method reliability was excellent (ρ=0.99). Conclusion: MRI quantification of gliosis is feasible in children with perinatal stroke. Comparable gliosis in NAIS and APPIS provide further indirect evidence of similar perinatal timing. The association of gliosis with good motor outcome warrants further study.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».