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Enregistrement W2944454351 · doi:10.1016/j.nicl.2019.101855

White matter microstructural differences identified using multi-shell diffusion imaging in six-year-old children born very preterm

2019· article· en· W2944454351 sur OpenAlexafffund
Julia M. Young, Marlee M. Vandewouw, Sarah I. Mossad, Benjamin R. Morgan, Wayne Lee, Mary Lou Smith, John G. Sled, Margot J. Taylor

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoMental Health Research CanadaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWhite matterDiffusion MRIShell (structure)Diffusion imagingDiffusionMedicinePsychologyMagnetic resonance imagingPhysicsMaterials scienceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The underlying microstructural properties of white matter differences in children born very preterm (<32 weeks gestational age) can be investigated in depth using multi-shell diffusion imaging. The present study compared white matter across the whole brain using diffusion tensor imaging (DTI) and neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI) metrics in children born very preterm and full-term children at six years of age. We also investigated associations between white matter microstructure with early brain injury and developmental outcomes. METHOD: Multi-shell diffusion imaging, T1-weighted anatomical MR images and developmental assessments were acquired in 23 children born very preterm (16 males; mean scan age: 6.57 ± 0.34 years) and 24 full-term controls (10 males, mean scan age: 6.62 ± 0.37 years). DTI metrics were obtained and neurite orientation dispersion index (ODI) and density index (NDI) were estimated using the NODDI diffusion model. FSL's tract-based spatial statistics were performed on traditional DTI metrics and NODDI metrics. Voxel-wise comparisons were performed to test between-group differences and within-group associations with developmental outcomes (intelligence and visual motor abilities) as well as early white matter injury and germinal matrix/intraventricular haemorrhage (GMH/IVH). RESULTS: In comparison to term-born children, the children born very preterm exhibited lower fractional anisotropy (FA) across many white matter regions as well as higher mean diffusivity (MD), radial diffusivity (RD), and ODI. Within-group analyses of the children born very preterm revealed associations between higher FA and NDI with higher IQ and VMI. Lower ODI was found within the corona radiata in those with a history of white matter injury. Within the full-term group, associations were found between higher NDI and ODI with lower IQ. CONCLUSION: Children born very preterm exhibit lower FA and higher ODI than full-term children. NODDI metrics provide more biologically specific information beyond DTI metrics as well as additional information of the impact of prematurity and white matter microstructure on cognitive outcomes at six years of age.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,313 · 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.

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

Citations57
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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