The Relation of Focal Lesions to Cortical Thickness in Pediatric Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
In a sample of children with traumatic brain injury, this magnetic resonance imaging (MRI)-based investigation examined whether presence of a focal lesion uniquely influenced cortical thickness in any brain region. Specifically, the study explored the relation of cortical thickness to injury severity as measured by Glasgow Coma Scale score and length of stay, along with presence of encephalomalacia, focal white matter lesions or presence of hemosiderin deposition as a marker of shear injury. For comparison, a group of children without head injury but with orthopedic injury of similar age and sex were also examined. Both traumatic brain injury and orthopedic injury children had normally reduced cortical thickness with age, assumed to reflect neuronal pruning. However, the reductions observed within the traumatic brain injury sample were similar to those in the orthopedic injury group, suggesting that in this sample traumatic brain injury, per se, did not uniquely alter cortical thickness in any brain region at the group level. Injury severity in terms of Glasgow Coma Scale or longer length of stay was associated with greater reductions in frontal and occipitoparietal cortical thickness. However, presence of focal lesions were not related to unique changes in cortical thickness despite having a prominent distribution of lesions within frontotemporal regions among children with traumatic brain injury. Because focal lesions were highly heterogeneous, their association with cortical thickness and development appeared to be idiosyncratic, and not associated with group level effects.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».