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Enregistrement W2620867751 · doi:10.1017/cjn.2017.163

P.079 Brain Magnetic Resonance Imaging metallic susceptibility artifacts post cardiac surgery in children

2017· article· en· W2620867751 sur OpenAlexvenueno aff
Abdullah J Alanezi, C. Campbell, A. Cevallos Andrade

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic Disease and Treatment Approaches
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingCardiac surgeryCardiologyPopulationInternal medicineSurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Metallic susceptibility artifact (MSA) on brain MRI has been described rarely in adult population as an incidental finding in patients undergone cardiac surgery, catheterization or prosthetic heart valve, but has not been described before in the pediatric population. Here we present two pediatric cases with MSA on brain MRI post-cardiac surgery. Case Series:Patient1: 13-month-old girl with Transposition of great arteries, aortic coarctation and multiple VSDs, who twice had open heart surgery requiring cardiac bypass. She presented with bilateral lower extremity paralysis secondary to spinal cord embolic infarction, Brain MRI showed an incidental finding of hundreds of diffuse foci of brain MSA. Patient2: 5-year-old boy with Trisomy21, Atrial-ventricular septal defect repaired at age one year. His brain MRI showed incidental finding of multiple, widespread foci of MSA during investigation for gait disturbance. Discussion: Here we present two pediatric patients post-cardiac surgery, found to have multiple scattered MSA in cerebral and cerebellar hemispheres and brain stem. Presumably, these are secondary to metallic microthrombi during cardiac surgery, however, neither had prosthetic material. Metallic microthrombi may be related to cardio-pulmonary bypass. Pediatric cardiac surgery patients should be studied, to understand the significance of these lesions and further distinguish the cause and association of these findings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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