How Accurately Does Current Fetal Imaging Identify Posterior Fossa Anomalies?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The first objective of our study was to describe the prevalence and spectrum of posterior fossa anomalies over 5 years in a major fetal care center where the referral diagnosis (by fetal sonography) was investigated by fetal MRI and, if confirmed, by postnatal MRI if possible. The second objective was to assess the accuracy with which fetal MRI predicts postnatal MRI findings in this population. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively identified all cases of suspected fetal posterior fossa anomalies referred to our center from 2002 through 2006. We reviewed maternal, fetal, neonatal, and follow-up records of all cases and fetal and early postnatal imaging studies. RESULTS: Of the 90 cases of suspected fetal posterior fossa anomalies (by fetal sonography) referred over the study period, 60 (67%) were confirmed by fetal MRI. Of 42 live-born infants, 39 (93%) underwent postnatal MRI. There was complete agreement in fetal and postnatal MRI diagnoses in 23 infants (59%). In 16 cases (41%), fetal and postnatal MRI diagnoses disagreed; postnatal MRI excluded fetal MRI diagnoses in six cases (15%) and revealed additional anomalies in 10 cases (26%). CONCLUSION: Although a valuable adjunct to fetal sonography in cases of suspected posterior fossa anomaly, current fetal MRI, particularly in early gestation, has limitations in accurately predicting postnatal MRI abnormalities. Advancing the accuracy of MRI for the diagnosis of posterior fossa anomalies will require greater understanding of normal brain development and improved tissue resolution of fetal MRI. During the interim, our findings strongly support the need for postnatal MRI follow-up in cases with suspected posterior fossa anomalies by fetal MRI.
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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) | 0,001 | 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 découle