Neuroimaging Findings and Repeat Neuroimaging Value in Pediatric Chronic Ataxia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic ataxia, greater than two months in duration, is encountered relatively commonly in clinical pediatric neurology practise and presents with diagnostic challenges. It is caused by multiple and diverse disorders. Our aims were to describe the neuroimaging features and the value of repeat neuroimaging in pediatric chronic ataxia to ascertain their contribution to the diagnosis and management. MATERIALS AND METHODS: A retrospective charts and neuroimaging reports review was undertaken in 177 children with chronic ataxia. Neuroimaging in 130 of 177 patients was also reviewed. RESULTS: Nineteen patients had head computed tomography only, 103 brain magnetic resonance imaging only, and 55 had both. Abnormalities in the cerebellum or other brain regions were associated with ataxia. Neuroimaging was helpful in 73 patients with 30 disorders: It was diagnostic in 9 disorders, narrowed down the diagnostic possibilities in 14 disorders, and revealed important but non-diagnostic abnormalities, e.g. cerebellar atrophy in 7 disorders. Having a normal magnetic resonance imaging scan was mostly seen in genetic diseases or in the early course of ataxia telangiectasia. Repeat neuroimaging, performed in 108 patients, was generally helpful in monitoring disease evolution and in making a diagnosis. Neuroimaging was not directly helpful in 36 patients with 10 disorders or by definition the 55 patients with unknown disease etiology. CONCLUSIONS: Normal or abnormal neuroimaging findings and repeat neuroimaging are very valuable in the diagnosis and management of disorders associated with pediatric chronic ataxia.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».