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Enregistrement W2891370352 · doi:10.1016/j.nicl.2018.09.005

Early changes in white matter predict intellectual outcome in children treated for posterior fossa tumors

2018· article· en· W2891370352 sur OpenAlexafffund
Marita Partanen, Éric Bouffet, Suzanne Laughlin, Douglas Strother, Juliette Hukin, Jovanka Skocic, Kamila U. Szulc, Donald Mabbott

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaSickKids FoundationAlberta Children's HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Cancer Society
Mots-clésWhite matterDiffusion MRIMedicineTractographyVoxelOptic radiationNeuroimagingMagnetic resonance imagingRadiologyNuclear medicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Prospective and longitudinal neuroimaging studies of posterior fossa tumors are scarce. Here we evaluate the early changes in white matter and intellectual outcome up to 3 years after diagnosis. PATIENTS AND METHODS: Twenty-two children with posterior fossa tumors and 24 similarly-aged healthy children participated. Patients included: (a) 12 individuals who received surgery, cranial-spinal radiation (CSR), and focal radiation to the tumor bed (CSR group) and (b) 10 individuals who received local therapy, either surgery only or surgery and focal radiation to the tumor bed (Local group). Diffusion tensor imaging (DTI) and intelligence measures were obtained an average of 3 months after diagnosis and then at 12, 24, and 36 months later. DTI tractography and voxel-wise approaches were employed. The Neurological Predictor Scale was used to summarize the type and amount of treatment for PF tumor patients. Linear mixed modelling was used to evaluate group differences at baseline and changes over time in DTI metrics for both the specific white matter tracts and voxel-wise, as well as for intelligence measures. RESULTS: Based on tractography, patients treated with CSR had significantly higher Axial and Mean diffusivity in the cortical-spinal tracts (CST) 3 month after diagnosis - particularly on the right side, p < .003, compared to healthy children. Mean diffusivity in right CST decreased over time in this group of patients, p = .001. No differences compared to controls were evident in specific tracts for the Local group, p > .10. Voxel-wise analyses revealed multiple areas of white matter compromise in both patients groups. Notably, both patient groups had lower scores on intelligence measures compared to the Control group: The CSR group displayed lower performance 3 months following diagnosis, ps < 0.001, and their performance remained stable over time ps > 0.10, whereas the Local group displayed no differences at 3 months, ps> 0.10, but their performance declined over time, ps < 0.01. At baseline, higher MD in right CST predicted lower Perceptual Reasoning scores across all participants, p = .001. Furthermore, lower FA in left IFOF at baseline predicted decline in Processing Speed over time, p = .001. In patients, more aggressive treatment protocols and presence of mutism were related to lower performance on intelligence measures at baseline, ps < 0.04. CONCLUSIONS: Children treated with CSR displayed diffuse white matter compromise and poor intellectual outcome shortly after radiation treatment. There was evidence of subsequent growth of white matter structure, but stable intellectual insult. Conversely, in children treated with either surgery only or surgery and focal radiation to the tumor bed we observed less compromise of white matter early following treatment and no intellectual insult compared to healthy children. However, declines in intellectual function were evident for these children, though their performance remained within the average normative range. Overall, results suggest that early intervention is necessary to circumvent these deficits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,801

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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