Abstract WMP107: Arterial Tortuosity: an Imaging Biomarker of Perinatal Stroke Pathogenesis?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Perinatal stroke causes cerebral palsy and lifelong disability. Specific diseases are definable but pathophysiological mechanisms are unknown. Arterial tortuosity may reflect inherent vascular biology. We recently demonstrated an association between abnormal tortuosity and specific arteriopathies in childhood stroke. Hypothesis: As fetal periventricular infarction (PVI) has been associated with genetic connective tissue disease, we hypothesized that tortuosity would be increased in PVI compared to other perinatal stroke diseases and controls. Methods: Subjects were recruited from the Alberta Perinatal Stroke Project (APSP), a population-based research cohort. Inclusion criteria were MRI-classified perinatal stroke syndrome and 3D time-of-flight MR angiography (MRA). A validated imaging software method calculated cerebral arterial tortuosity using source images. Mean tortuosity scores (ANOVA) and variances (Levene’s test) were compared across arterial ischemic, hemorrhagic, and PVI strokes and controls. Effects of age and gender were examined. Results: A total of 130 children were studied (61 arterial, 30 PVI, 15 hemorrhagic, 24 controls). Tortuosity scores and variances were consistent with validation studies. Tortuosity was not associated with age at imaging (including infants versus older children) or gender. Variance in tortuosity was much greater in all perinatal stroke groups compared to controls (p<0.0008) with no differences between specific stroke types found. There was no difference in mean tortuosity scores across groups. Conclusion: Children with perinatal stroke have an abnormally wide range of arterial tortuosity, suggesting inherent differences in vascular biology. This is consistent with genetic connective tissue disorders associated with PVI while suggesting novel mechanisms for other perinatal stroke diseases.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».