Cortical thickness analysis in temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the reproducibility of neocortical atrophy and its clinical significance across the spectrum of temporal lobe epilepsy (TLE), in particular with respect to postsurgical outcome. METHODS: MRI-based cortical thickness measurement was obtained in 105 patients. A total of 58 had hippocampal atrophy on magnetic resonance volumetry (TLE-HA) and 47 had normal hippocampal volumes (TLE-NV). Twenty-seven patients had repeated scans with a mean interval of 28 months. Patients were compared to 48 age- and sex-matched healthy controls. We used linear models to assess cortical thinning and the effect of seizure control after surgery. Reproducibility of finding cortical atrophy was statistically evaluated using bootstrap simulations. RESULTS: Cross-sectional and longitudinal analyses revealed highly similar topology and rates of neocortical thinning in both TLE groups, predominantly in frontocentral, temporal, and cingulate regions. Bootstrap methods showed that at least 20 subjects per group were necessary to reliably observe these patterns of atrophy in TLE. Moreover, power analysis showed that even with sample sizes of 80 subjects per group, differences in thickness between TLE-HA and TLE-NV would be marginal. With respect to postsurgical outcome, we found an association between residual seizures and atrophy in temporopolar and insular cortices in TLE-HA, and in the posterior quadrant in TLE-NV. CONCLUSION: We demonstrated with a high degree of confidence that static and dynamic effects of epilepsy impact similarly the neocortex of patients with hippocampal atrophy and patients with normal hippocampal volumes. On the contrary, areas predicting unfavorable postsurgical outcome were distinct, suggesting different configurations of epileptogenic networks in these 2 groups.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».