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Enregistrement W2738105823 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.wmp107

Abstract WMP107: Arterial Tortuosity: an Imaging Biomarker of Perinatal Stroke Pathogenesis?

2016· article· en· W2738105823 sur OpenAlexaffabout
Felix Wei, K. Diedrich, Aleksandra Mineyko, Adam Kirton

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTortuosityStroke (engine)PopulationCardiologyCohortInternal medicineImaging biomarkerBiomarkerPathologyRadiologyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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