Reduced Cortical Thickness in Children with New-Onset Seizures: Fig 1.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Children with new-onset seizures may have antecedent neurobiologic alterations that predispose them to developing seizures. Our aim was to evaluate hippocampal and thalamic volumes and lobar cortical thickness of children with new-onset seizures. MATERIALS AND METHODS: Twenty-nine children with new-onset seizures and normal MR imaging findings were recruited. Ten patients had generalized seizures, 19 had partial seizures, and 15 were on antiepileptic medications. Twenty-three age-matched healthy controls were also recruited. Hippocampal and thalamic volumes and lobar cortical thickness, including frontal, medial temporal, lateral temporal, parietal, cingulate, and occipital cortical thickness, were assessed by using volumetric T1-weighted imaging and were compared between patients and controls. RESULTS: There were no significant differences in hippocampal and thalamic volumes of patients with new-onset seizures, including the subgroups with generalized and partial seizures and those on and off antiepileptic medications, compared with controls (P > .01). There was significant reduction in cortical thickness in right cingulate (P = .004), right medial temporal (P = .006), and left frontal (P = .007) cortices in patients with new-onset seizures. Patients with generalized seizures did not demonstrate a significant reduction in cortical thickness (P > .01). Patients with partial seizures demonstrated a significant reduction in cortical thickness in the right frontal (P = .008), right parietal (P = .003), and left frontal (P = .007) cortices. There were no significant differences in cortical thickness among patients on or off antiepileptic medications (P > .01). CONCLUSIONS: We found reduced cortical thickness in children with new-onset seizures. Further studies are necessary to elucidate the neurobiologic relevance of these structural changes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».