Brain Injury Patterns in Hypoglycemia in Neonatal Encephalopathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Low glucose values are often seen in term infants with NE, including HIE, yet the contribution of hypoglycemia to the pattern of neurologic injury remains unclear. We hypothesized that MR features of neonatal hypoglycemia could be detected, superimposed on the predominant HIE injury pattern. MATERIALS AND METHODS: Term neonates (n = 179) with NE were prospectively imaged with day-3 MR studies and had glucose data available for review. The predominant imaging pattern of HIE was recorded as watershed, basal ganglia, total, focal-multifocal, or no injury. Radiologic hypoglycemia was diagnosed on the basis of selective edema in the posterior white matter, pulvinar, and anterior medial thalamic nuclei. Clinical charts were reviewed for evidence of NE, HIE, and hypoglycemia (<46 mg/dL). RESULTS: The predominant pattern of HIE injury imaged included 17 watershed, 25 basal ganglia, 10 total, 42 focal-multifocal, and 85 cases of no injury. A radiologic diagnosis of hypoglycemia was made in 34 cases. Compared with laboratory-confirmed hypoglycemia, MR findings had a positive predictive value of 82% and negative predictive value of 78%. Sixty (34%) neonates had clinical hypoglycemia before MR imaging. Adjusting for 5-minute Apgar scores and umbilical artery pH with logistic regression, clinical hypoglycemia was associated with a 17.6-fold higher odds of MR imaging identification (P < .001). Selective posterior white matter and pulvinar edema were most predictive of clinical hypoglycemia, and no injury (36%) or a watershed (32%) pattern of injury was seen more often in severe hypoglycemia. CONCLUSIONS: In term infants with NE and hypoglycemia, specific imaging features for both hypoglycemia and hypoxia-ischemia can be identified.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».