Resting‐State fMRI Networks in Children with Tuberous Sclerosis Complex
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: There are no published studies examining resting state networks (RSNs) and their relationship with neurodevelopmental metrics in tuberous sclerosis complex (TSC). We aimed to identify major resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) networks in infants with TSC and correlate network analyses with neurodevelopmental assessments, autism diagnosis, and seizure history. METHODS: Rs-fMRI data from 34 infants with TSC, sedated with propofol during the scan, were analyzed to identify auditory, motor, and visual RSNs. We examined the correlations between auditory, motor, and visual RSNs at approximately 11.5 months, neurodevelopmental outcome at approximately 18.5 months, and diagnosis of autism spectrum disorders at approximately 36 months of age. RESULTS: RSNs were obtained in 76.5% (26/34) of infants. We observed significant negative correlations between auditory RSN and auditory comprehension test scores (p = .038; r = -.435), as well as significant positive correlations between motor RSN and gross motor skills test scores (p = .023; r = .564). Significant positive correlations between motor RSNs and gross motor skills (p = .012; r = .754) were observed in TSC infants without autism, but not in TSC infants with autism, which could suggest altered motor processing. There were no significant differences in RSNs according to seizure history. CONCLUSIONS: Negative correlation between auditory RSN, as well as positive correlation between motor RSN and developmental outcome measures might reflect different brain mechanisms and, when identified, may be helpful in predicting later function. A larger study of TSC patients with a healthy control group is needed before auditory and motor RSNs could be considered as neurodevelopmental outcome biomarkers.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».