Brain Injury in Neonates with Complex Congenital Heart Disease: What Is the Predictive Value of MRI in the Fetal Period?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Brain injury in neonates with congenital heart disease is an important predictor of adverse neurodevelopmental outcome. Impaired brain development in congenital heart disease may have a prenatal origin, but the sensitivity and specificity of fetal brain MR imaging for predicting neonatal brain lesions are currently unknown. We sought to determine the value of conventional fetal MR imaging for predicting abnormal findings on neonatal preoperative MR imaging in neonates with complex congenital heart disease. MATERIALS AND METHODS: MR imaging studies were performed in 103 fetuses with confirmed congenital heart disease (mean gestational age, 31.57 ± 3.86 weeks) and were repeated postnatally before cardiac surgery (mean age, 6.8 ± 12.2 days). Each MR imaging study was read by a pediatric neuroradiologist. RESULTS: Brain abnormalities were detected in 17/103 (16%) fetuses by fetal MR imaging and in 33/103 (32%) neonates by neonatal MR imaging. Only 9/33 studies with abnormal neonatal findings were preceded by abnormal findings on fetal MR imaging. The sensitivity and specificity of conventional fetal brain MR imaging for predicting neonatal brain abnormalities were 27% and 89%, respectively. CONCLUSIONS: Brain abnormalities detected by in utero MR imaging in fetuses with congenital heart disease are associated with higher risk of postnatal preoperative brain injury. However, a substantial proportion of anomalies on postnatal MR imaging were not present on fetal MR imaging; this result is likely due to the limitations of conventional fetal MR imaging and the emergence of new lesions that occurred after the fetal studies. Postnatal brain MR imaging studies are needed to confirm the presence of injury before open heart surgery.
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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 | 0,003 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».