Factors Associated With Successful MRI Scanning in Unsedated Young Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Young children are often unable to remain still for magnetic resonance imaging (MRI), leading to unusable images. Various preparation methods may increase success, though it is unclear which factors best predict success. Here, in a retrospective sample, we describe factors associated with successful scanning in unsedated young children. We hypothesized that the mock scanner training and fewer behavior problems would result in higher success rates. Methods. We recruited 134 children aged 2.0-5.0 years for an MRI study. We compared success between children whose parents opted for mock scanner training (n=20) or not (n=114), and evaluated demographic and cognitive factors that predicted success. Results. 97 children (72%) completed at least one MRI sequence successfully on their first try; 64 children (48%) provided high-quality data for all 3 structural imaging sequences. Cognitive scores were higher in successful than unsuccessful children. Children who received mock scanner training were no more likely to be successful than children without, though they had slightly higher scores on T1 image quality. Conclusions. Our data shows that scanning with minimial preparation is possible in young children, and suggests limited advantages of mock scanner preparation for healthy young children. Cognitive ability may predict success.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle