Brain Resting-State Functional Connectivity Is Preserved Under Sevoflurane Anesthesia in Patients with Pervasive Developmental Disorders: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Functional connectivity studies play a huge role in understanding the relationship between the network connections and the behavioral phenotype of patients with pervasive developmental disorders (PDD). Some patients with PDD may not be able to tolerate the imaging procedure while they are awake, and, hence, they often need general anesthesia. General anesthesia is a confounding factor in functional imaging studies due to its effect on the functional connectivity. The objective of this study is to look at the resting-state functional connectivity (RS-FC) under sevoflurane anesthesia in patients with PDDs. Thirteen adults with PDD scheduled for magnetic resonance imaging (MRI) of the brain under general anesthesia were recruited for the study. Resting-state functional MRI (fMRI) scans were acquired at 1 minimum alveolar concentration (MAC) of sevoflurane. Spontaneous blood oxygenation level-dependent fluctuations were measured, and a seed-voxel analysis was done to identify the resting-state networks. Subjects' data were compared with data from 16 nonanesthetized healthy controls. Six networks (default mode network [DMN], executive control network [ECN], salience network [SN], auditory, visual, and sensorimotor) were investigated. At 1 MAC sevoflurane anesthesia, RS-FC was preserved in all the networks. Secondary analysis of connectivity showed a decrease in connectivity within the thalamus and an increase in DMN-ECN and DMN-SN cross-network connectivity in the anesthetized patient group compared to healthy controls. Previous reports suggested that even mild levels of anesthesia could reduce overall fluctuation levels in the major brain. However, our results provide strong evidence that most networks can sustain detectable levels of activity in patients with PDDs even under deep levels of anesthesia.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».