Notice bibliographique
Résumé
Despite advances in neonatal intensive care, periventricular white matter injury (PWMI) remains the most common cause of brain injury in preterm infants and the leading cause of chronic neurologic morbidity. Factors implicated in the pathogenesis of PWMI during prematurity include hypoxia, ischemia, and maternal-fetal infection. PWMI is recognized increasingly in term newborns who have congenital heart disease. The spectrum of chronic PWMI includes focal cystic necrotic lesions (periventricular leukomalacia [PVL]) and diffuse myelination disturbances. Information about the prevalence, severity, and distribution of white matter lesions has relied heavily on neuropathology studies of autopsy brains. However, advances in magnetic resonance imaging of the neonatal brain suggest that the incidence of PVL is declining; focal or diffuse noncystic injury is emerging as the predominant lesion. Insight into the cellular and molecular basis for these shifting patterns of injury has emerged from recent studies with several promising experimental models. These studies support the suggestion that PWMI can be initiated by impaired cerebral blood flow related to anatomic and physiologic immaturity of the vasculature. Ischemic cerebral white matter is susceptible to pronounced free radical-mediated injury that particularly targets immature stages of the oligodendrocyte lineage. The developmental predilection for PWMI to occur during prematurity appears to be related to both the timing of appearance and regional distribution of susceptible late oligodendrocyte progenitors. It is anticipated that new strategies for prevention of brain injury in preterm infants will develop as a result of improved recognition of changing patterns of injury that reflect specific types of cellular vulnerability.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».