Comparison of Computer Tomography and Magnetic Resonance Imaging Scans on the Third Day of Life in Term Newborns With Neonatal Encephalopathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our goal was to compare the patterns of brain injury detected by computed tomography, conventional MRI (T1- and T2-weighted sequences), and diffusion-weighted MRI in a cohort of term newborns with neonatal encephalopathy studied uniformly with all 3 modalities on the third day of life. METHODS: Term newborns (> or =36 weeks' gestation) admitted to our center with neonatal encephalopathy were scanned with computed tomography, MRI, and diffusion-weighted MRI at 72 (+/-12) hours of life (n = 48). Each modality was scored independently of the other with previously validated scoring systems. The predominant pattern of brain injury was classified as: normal, watershed, basal nuclei, total (maximal basal nuclei and watershed), and focal-multifocal (presence of strokes and/or white matter injury alone). RESULTS: The agreement for the predominant pattern of injury was excellent between MRI and diffusion-weighted MRI (77% agreement). The agreement for the pattern of injury was also good for computed tomography and diffusion-weighted MRI (67% agreement). The extent of cortical injury and focal-multifocal lesions, such as strokes and white matter injury, were less apparent on computed tomography than diffusion-weighted MRI. In 19 newborns with a repeat MRI in the second week of life, the predominant pattern seen on the day 3 diffusion-weighted MRI was confirmed. CONCLUSIONS: Diffusion-weighted MRI is the most sensitive technique with which to assess brain injury on day 3 of life in term newborns with neonatal encephalopathy, particularly for cortical injury and focal-multifocal lesions such as stroke and white matter injury. All 3 modalities identify the most serious patterns of brain injury similarly.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».