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Enregistrement W2558735096 · doi:10.1111/bjh.14424

The severity of anaemia depletes cerebrovascular dilatory reserve in children with sickle cell disease: a quantitative magnetic resonance imaging study

2016· article· en· W2558735096 sur OpenAlexaff
Przemysław Kosiński, Paula Croal, Jackie Leung, Suzan Williams, Isaac Odame, Gregory M. T. Hare, Manohar Shroff, Andrea Kassner

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingCerebral blood flowCardiologyPathophysiologyStroke (engine)Internal medicineDiseaseAnemiaGastroenterologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Overt ischaemic stroke is one of the most devastating complications in children with sickle cell disease ( SCD ). The compensatory response to anaemia in SCD includes an increase in cerebral blood flow ( CBF ) by accessing cerebrovascular dilatory reserve. Exhaustion of dilatory reserve secondary to anaemic stress may lead to cerebral ischaemia. The purpose of this study was to investigate CBF and cerebrovascular reactivity ( CVR ) using magnetic resonance imaging ( MRI ) in children with SCD and to correlate these with haematological markers of anaemia. Baseline CBF was measured using arterial spin labelling. Blood‐oxygen level‐dependent MRI in response to a CO 2 stimulus was used to acquire CVR . In total, 28 children with SCD (23 not on any disease‐modifying treatment, 5 on chronic transfusion) and 22 healthy controls were imaged using MRI . Transfusion patients were imaged at two time points to assess the effect of changes in haematocrit after a transfusion cycle. In children with SCD , CBF was significantly elevated compared to healthy controls, while CVR was significantly reduced. Both measures were significantly correlated with haematocrit. For transfusion patients, CBF decreased and CVR increased following a transfusion cycle. Lastly, a significant correlation was observed between CBF and CVR in both children with SCD and healthy controls.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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