Pattern of Brain Injury Predicts Long-Term Epilepsy Following Neonatal Encephalopathy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine if patterns of hypoxic-ischemic brain injury on magnetic resonance imaging (MRI) in term newborns predict subsequent childhood epilepsy. Methods: This retrospective cohort study includes term newborns with encephalopathy (n = 181) born between 2004-2012 and admitted to British Columbia Children’s Hospital. MRI was performed between 3 and 5 days of age. The predominant patterns of hypoxic-ischemic injury were classified as Normal, Watershed, Basal Nuclei, Total, and Focal-Multifocal. Lesions in hippocampus, motor and occipital cortex were noted. Results: Of 181 newborns, 166 (92%) survived the neonatal period, and 132 (80%) had follow-up with a median duration of 61 months (IQR: 28–95). Twenty-three children (17%) developed epilepsy. A higher proportion with Watershed, Basal Nuclei, or Total patterns developed epilepsy ( P < .001). Injury to motor cortex, hippocampus, and occipital lobe ( P < .01) were independent risk factors for epilepsy. In the adjusting logistic model, Watershed (odds ratio = 16.0, 95% CI [1.3, 197.2], P = .03) and Basal Nuclei injury (odds ratio = 19.4, 95% CI [1.9, 196.3], P = .01) remained independent risk factors. Therapeutic hypothermia did not alter these associations. Severity of brain injury and recurrent neonatal seizures are other clinical risk factors. Significance: In term newborns with hypoxic-ischemic encephalopathy, the predominant pattern of Watershed and Basal Nuclei injury are valuable predictors for development of epilepsy in later childhood.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».