Monophasic demyelination reduces brain growth in children
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective:</h3> To investigate how monophasic acquired demyelinating syndromes (ADS) affect age-expected brain growth over time. <h3>Methods:</h3> We analyzed 83 pediatric patients imaged serially from initial demyelinating attack: 18 with acute disseminated encephalomyelitis (ADEM) and 65 with other monophasic ADS presentations (monoADS). We further subdivided the monoADS group by the presence (n = 33; monoADSlesion) or absence (n = 32; monoADSnolesion) of T2 lesions involving the brain at onset. We used normative data to compare brain volumes and calculate age- and sex-specific <i>z</i> scores, and used mixed-effect models to investigate their relationship with time from demyelinating illness. <h3>Results:</h3> Children with monophasic demyelination (ADEM, non-ADEM with brain lesions, and those without brain involvement) demonstrated reduced age-expected brain growth on serial images, driven by reduced age-expected white matter growth. Cortical gray matter volumes were not reduced at onset but demonstrated reduced age-expected growth afterwards in all groups. Brain volumes differed from age- and sex-expected values to the greatest extent in children with ADEM. All patient groups failed to recover age-expected brain growth trajectories. <h3>Conclusions:</h3> Brain volume, and more importantly age-expected brain growth, is negatively affected by acquired demyelination, even in the absence of chronicity, implicating factors other than active inflammation as operative in this process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».