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Enregistrement W2105688210 · doi:10.1111/j.1530-0277.2009.01004.x

Magnetic Resonance Imaging Outcomes From a Comprehensive Magnetic Resonance Study of Children With Fetal Alcohol Spectrum Disorders

2009· article· en· W2105688210 sur OpenAlexaff
Susan J. Astley, Elizabeth Aylward, Heather Carmichael Olson, Kimberly A. Kerns, Allison Brooks, Truman E. Coggins, Julian K Davies, Susan Dorn, Beth Gendler, Tracy Jirikowic, Paul Kraegel, Kenneth R. Maravilla, Todd L. Richards

Notice bibliographique

RevueAlcoholism Clinical and Experimental Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of Washington
Mots-clésMagnetic resonance imagingFetal alcohol syndromeMedicineCorpus callosumNeuropsychologyAlcohol dependenceInternal medicinePathologyPsychologyNuclear medicineRadiologyAlcoholPsychiatryCognitionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Magnetic resonance (MR) technology offers noninvasive methods for in vivo assessment of neuroabnormalities. METHODS: A comprehensive neuropsychological/psychiatric battery, coupled with MR imaging, (MRI), MR spectroscopy (MRS), and functional MRI (fMRI) assessments, were administered to children with fetal alcohol spectrum disorders (FASD) to determine if global and/or focal abnormalities could be identified, and distinguish diagnostic subclassifications across the spectrum. The 4 study groups included: (i) fetal alcohol syndrome (FAS)/partial FAS (PFAS); (ii) static encephalopathy/alcohol exposed (SE/AE); (iii) neurobehavioral disorder/alcohol exposed (ND/AE) as diagnosed with the FASD 4-Digit Code; and (iv) healthy peers with no prenatal alcohol exposure. Presented here are the MRI assessments that were used to compare the sizes of brain regions between the 4 groups. The neuropsychological/behavioral, MRS, and fMRI outcomes are reported separately. RESULTS: Progressing across the 4 study groups from Controls to ND/AE to SE/AE to FAS/PFAS, the mean absolute size of the total brain, frontal lobe, caudate, putamen, hippocampus, cerebellar vermis, and corpus callosum length decreased incrementally and significantly. The FAS/PFAS group (the only group with the 4-Digit FAS facial phenotype) had disproportionately smaller frontal lobes relative to all other groups. The FAS/PFAS and SE/AE groups [the 2 groups with the most severe central nervous system (CNS) dysfunction] had disproportionately smaller caudate regions relative to the ND/AE and Control groups. The prevalence of subjects in the FAS/PFAS, SE/AE, and ND/AE groups that had 1 or more brain regions, 2 or more SDs below the mean size observed in the Control group was 78, 58, and 43%, respectively. Significant correlations were observed between size of brain regions and level of prenatal alcohol exposure, magnitude of FAS facial phenotype, and level of CNS dysfunction. CONCLUSIONS: Magnetic resonance imaging provided further validation that ND/AE, SE/AE, and FAS/PFAS as defined by the FASD 4-Digit Code are 3 clinically distinct and increasingly more affected diagnostic subclassifications under the umbrella of FASD. Neurostructural abnormalities are present across the spectrum. MRI could importantly augment diagnosis of conditions under the umbrella of FASD, once population-based norms for structural development of the human brain are established.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations246
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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