Time efficient preparation methods for MRI brain scanning in awake young children and factors associated with success
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Young children are often unable to remain still for magnetic resonance imaging (MRI). Various preparation methods have been reported to avoid sedation or anesthesia, with mixed success rates and feasibility. Here we describe a time-efficient preparation method and factors associated with successful scanning in young chdilren. We recruited 134 children aged 2.0–5.0 years for an MRI study. Some children completed a training session on a mock scanner, and all children received a 15–20 minute introduction to scanning procedures immediately before their scan. We compared success between children receiving mock scanner training or not, and evaluated demographic or cognitive factors that predicted success. Results 97 children (72%) completed at least one sequence successfully; 64 children provided high-quality data for all 3 sequences. Cognitive scores were higher in successful children, but children who received mock scanner training were less likely to be successful. A case-controlled comparison of children matched on age, gender, and cognitive scores found no differences between children receiving training or not. We present a quick method for preparing young children for awake MRI scans. Our data suggests limited advantages of mock scanner preparation for healthy young children, and that cognitive abilities may help predict success.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».