Neonatal neuroimaging findings in inborn errors of metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Individually, metabolic disorders are rare, but overall they account for a significant number of neonatal disorders affecting the central nervous system. The neonatal clinical manifestations of inborn errors of metabolism (IEMs) are characterized by nonspecific systemic symptoms that may mimic more common acute neonatal disorders like sepsis, severe heart insufficiency, or neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy. Certain IEMs presenting in the neonatal period may also be complicated by sepsis and cardiomyopathy. Early diagnosis is mandatory to prevent death and permanent long-term neurological impairments. Although neuroimaging findings are rarely specific, they play a key role in suggesting the correct diagnosis, limiting the differential diagnosis, and may consequently allow early initiation of targeted metabolic and genetic laboratory investigations and treatment. Neuroimaging may be especially helpful to distinguish metabolic disorders from other more common causes of neonatal encephalopathy, as a newborn may present with an IEM prior to the availability of the newborn screening results. It is therefore important that neonatologists, pediatric neurologists, and pediatric neuroradiologists are familiar with the neuroimaging findings of metabolic disorders presenting in the neonatal time period.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».