Magnetic Resonance Imaging in the Encephalopathic Term Newborn
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal encephalopathy is a neurological emergency with heterogeneous etiologies and several management challenges. Neonatal encephalopathy of hypoxic-ischemic origin is associated with high rate of neonatal morbidity and mortality, and the long-term neurodevelopmental outcome of survivors with moderate to severe encephalopathy is poor. Magnetic resonance imaging now provides new insights on the diagnosis and prognosis of this condition. Typical patterns of brain injury have been recognized and in contemporary cohorts of newborns these patterns reflect different risk factors and clinical presentation, as well as specific patterns of neurodevelopmental outcome. Magnetic resonance spectroscopy, diffusion-weighted imaging, and diffusion tensor imaging are advanced MR techniques that are increasingly used in the assessment of encephalopathic newborns, providing innovative perspectives on neonatal brain metabolism, microstructure, and connectivity. These techniques have been particularly helpful in elucidating the unique time course of neonatal brain injury and in providing quantitative biomarkers for prognostication. To better refine the prognostic value of these new imaging tools, standardization of protocols, imaging modalities and scan timing are needed across centers. It is hoped that these techniques will permit earlier identification of newborns at risk of neurodevelopmental impairment and complement ongoing trials of emerging therapies such as hypothermia and novel pharmacological agents with neuroprotective properties.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle