Prevalence and Spectrum of In Utero Structural Brain Abnormalities in Fetuses with Complex Congenital Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Brain injury is a major complication in neonates with complex congenital heart disease. Preliminary evidence suggests that fetuses with congenital heart disease are at greater risk for brain abnormalities. However, the nature and frequency of these brain abnormalities detected by conventional fetal MR imaging has not been examined prospectively. Our primary objective was to determine the prevalence and spectrum of brain abnormalities detected on conventional clinical MR imaging in fetuses with complex congenital heart disease and, second, to compare the congenital heart disease cohort with a control group of fetuses from healthy pregnancies. MATERIALS AND METHODS: We prospectively recruited pregnant women with a confirmed fetal congenital heart disease diagnosis and healthy volunteers with normal fetal echocardiogram findings who underwent a fetal MR imaging between 18 and 39 weeks gestational age. RESULTS: A total of 338 fetuses (194 controls; 144 with congenital heart disease) were studied at a mean gestational age of 30.61 ± 4.67 weeks. Brain abnormalities were present in 23% of the congenital heart disease group compared with 1.5% in the control group (P < .001). The most common abnormalities in the congenital heart disease group were mild unilateral ventriculomegaly in 12/33 (36.4%) and increased extra-axial spaces in 10/33 (30.3%). Subgroup analyses comparing the type and frequency of brain abnormalities based on cardiac physiology did not reveal significant associations, suggesting that the brain abnormalities were not limited to those with the most severe congenital heart disease. CONCLUSIONS: This is the first large prospective study reporting conventional MR imaging findings in fetuses with congenital heart disease. Our results suggest that brain abnormalities are prevalent but relatively mild antenatally in fetuses with congenital heart disease. The long-term predictive value of these findings awaits further study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».