Placental Pathology in Neonatal Stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neonatal stroke is increasingly recognized, and risk factors have been identified. The placenta has been implicated as a potential contributor to neonatal stroke; however, pathology has not been previously described. This case series systematically evaluates prenatal, maternal, and neonatal risk factors and describes placental pathology in 12 cases of neonatal stroke. PATIENTS AND METHODS: We reviewed the Canadian Pediatric Ischemic Stroke Registry from 1992 to 2006, which consists of 186 neonatal stroke patients. Twelve patients with symptomatic cerebral arterial ischemic stroke or sinovenous thrombosis had their placenta available for pathologic examination. Clinical presentation; maternal, prenatal, and neonatal risk factors for stroke; and patient outcome were collected retrospectively from patient charts. Gross and microscopic placental pathology was described and classified into 4 pathologic categories. RESULTS: Of 12 patients studied, 10 patients were male, 5 patients had arterial ischemic stroke, and 7 patients had sinovenous thrombosis. Maternal risk factors were identified in 5 cases, prenatal risk factors in 10 cases, and neonatal risk factors in 10 cases. Placental lesions were present in 10 cases and were classified as thromboinflammatory process in 6 cases, sudden catastrophic event in 5 cases, decreased placental reserve in 3 cases, and stressful intrauterine environment in 2 cases. CONCLUSIONS: This study reviews detailed placental pathology in a selected cohort of patients presenting near the time of delivery and correlates this with clinical presentation, outcome, and risk factors for neonatal stroke. Our results suggest that multiple risk factors are involved in neonatal stroke, and placental pathology may be a contributing factor. The implications of specific placental lesions remain to be determined with larger, case-controlled studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».