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Enregistrement W2150489858 · doi:10.3171/2014.9.peds12427

Volumetric brain analysis in neurosurgery: Part 2. Brain and CSF volumes discriminate neurocognitive outcomes in hydrocephalus

2014· article· en· W2150489858 sur OpenAlexaff
Jason G. Mandell, Abhaya V. Kulkarni, Benjamin C. Warf, Steven J. Schiff

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveMedicineHydrocephalusBrain sizeCerebrospinal fluidNeurosurgeryBayley Scales of Infant DevelopmentBrain morphometryAnesthesiaInternal medicineCognitionSurgeryRadiologyMagnetic resonance imagingPsychiatryPsychomotor learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT: The evaluation of hydrocephalus remains focused on ventricular size, yet the goal of treatment is to allow for healthy brain development. It is likely that brain volume is more related to cognitive development than is fluid volume in children with hydrocephalus. This study tests this hypothesis by comparing brain and fluid volumes with neurocognitive outcome in pediatric patients with hydrocephalus. METHODS: Warf and colleagues previously acquired CT scans for pediatric patients in Uganda with myelomeningocele, measured frontal-occipital horn ratio (FOHR), and administered the modified Bayley Scales of Infant Development, third edition (BSID-III) to measure neurocognitive outcome that did not correlate with FOHR. In this present study, brain and fluid volumes were measured in 33 of these patients, 26 of whom required surgical treatment for hydrocephalus. Linear discrimination analysis (LDA) was used to test whether age-normalized brain and fluid volumes can discriminate neurocognitive outcome. RESULTS: Hydrocephalic patients show normal to small brain volumes and substantially larger fluid volumes compared with normal values. FOHR correlates highly with fluid volume (r=0.84, p<0.001) and substantially less with brain volume (r=-0.37, p=0.03), while brain and fluid volumes do not correlate with each other (p=0.99). Brain and CSF volumes correlated best with fine motor (p=0.03, p=0.01), cognitive (p=0.05, p=0.09), and expressive communication (p=0.08, p=0.08) scores. A combination of these 3 scores was used as a multivariate measure of neurocognitive outcome. Brain volume alone, unlike fluid volume, could discriminate high from low cognitive outcome (by t-test and ANOVA). It was shown that a combination of age-normalized brain and fluid volumes can discriminate neurocognitive outcome by 2-way LDA (p<0.01) and 3-way LDA (p<0.01). The multivariate LDA demonstrated the contribution of large fluid volume to a decrement in cognition. CONCLUSIONS: Hydrocephalus is treated by normalizing CSF, but normal brain development depends on brain growth. A combination of brain and CSF volumes appears to be significantly more powerful at predicting good versus poor neurocognitive outcomes in patients with hydrocephalus than either volume alone.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations66
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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