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Enregistrement W2150487281 · doi:10.1684/epd.2012.0547

White matter abnormalities revealed by DTI correlate with interictal grey matter FDG‐PET metabolism in focal childhood epilepsies

2012· article· en· W2150487281 sur OpenAlexfundno aff
Sarah Lippé, Cyril Poupon, Arnaud Cachia, F. Archambaud, S. Rodrigo, Georg Dorfmüller, Catherine Chiron, Lucie Hertz‐Pannier

Notice bibliographique

RevueEpileptic Disorders · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFondation Pierre Deniker pour la Recherche et la Prévention en Santé Mentale
Mots-clésWhite matterGrey matterDiffusion MRIFractional anisotropyIctalEffective diffusion coefficientEpilepsyPsychologyMagnetic resonance imagingPathologyMedicineNuclear medicineNeuroscienceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For patients with focal epilepsy scheduled for surgery, including MRI-negative cases, (18)FDG-PET was shown to disclose hypometabolism in the seizure onset zone. However, it is not clear whether grey matter hypometabolism is informative of the integrity of the surrounding white matter cerebral tissue. In order to study the relationship between metabolism of the seizure onset zone grey matter and the integrity of the surrounding white matter measured by diffusion tensor imaging (DTI), we performed a monocentric prospective study (from 2006 to 2009) in 15 children with pharmacoresistant focal epilepsy, suitable for interictal (18)FDG-PET, T1-, T2-, FLAIR sequence MRI and DTI. Children had either positive or negative MRI (eight with symptomatic and seven with cryptogenic epilepsies, respectively). Seven children subsequently underwent surgery. Standardised uptake values of grey matter PET metabolism were compared with DTI indices (fractional anisotropy [FA], apparent diffusion coefficient [ADC], parallel diffusion coefficient [PDC], and transverse diffusion coefficient [TDC]) in grey matter within the seizure onset zone and adjacent white matter, using regions of interest automatically drawn from individual sulcal and gyral parcellation. Hypometabolism correlated positively with white matter ADC, PDC, and TDC, and negatively with white matter FA. In the cryptogenic group of children, hypometabolism correlated positively with white matter ADC. Our results demonstrate a relationship between abnormalities of grey matter metabolism in the seizure onset zone and adjacent white matter structural alterations in childhood focal epilepsies, even in cryptogenic epilepsy. This relationship supports the hypothesis that microstructural alterations of the white matter are related to epileptic networks and has potential implications for the evaluation of children with MRI-negative epilepsy.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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