MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2978065838 · doi:10.3171/2019.5.peds18596

Feasibility of fast brain diffusion MRI to quantify white matter injury in pediatric hydrocephalus

2019· article· en· W2978065838 sur OpenAlexaff
Albert M. Isaacs, Joshua S. Shimony, Diego M. Morales, Leandro Castañeyra-Ruiz, Alexis Hartman, Madison Cook, Christopher D. Smyser, Jennifer M. Strahle, Matthew D. Smyth, Yan Yan, James P. McAllister, Robert C. McKinstry, David D. Limbrick

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental Health
Mots-clésMedicineHydrocephalusCorpus callosumWhite matterDiffusion MRIMagnetic resonance imagingSedationVentriculostomyAbnormalityRadiologyNuclear medicineAnesthesiaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Traditionally, diffusion MRI (dMRI) has been performed in parallel with high-resolution conventional MRI, which requires long scan times and may require sedation or general anesthesia in infants and young children. Conversely, fast brain MRI permits image acquisition without the need for sedation, although its short pulse sequences, susceptibility to motion artifact, and contrast resolution have limited its use to assessing ventricular size or major structural variations. Here, the authors demonstrate the feasibility of leveraging a 3-direction fast brain MRI protocol to obtain reliable dMRI measures. METHODS: Fast brain MRI with 3-direction dMRI was performed in infants and children before and after hydrocephalus treatment. Regions of interest in the posterior limbs of the internal capsules (PLICs) and the genu of the corpus callosum (gCC) were drawn on diffusion-weighted images, and mean diffusivity (MD) data were extracted. Ventricular size was determined by the frontal occipital horn ratio (FOHR). Differences between and within groups pre- and posttreatment, and FOHR-MD correlations were assessed. RESULTS: Of 40 patients who met inclusion criteria (median age 27.5 months), 15 (37.5%), 17 (42.5%), and 8 (20.0%) had posthemorrhagic hydrocephalus (PHH), congenital hydrocephalus (CH), or no intracranial abnormality (controls), respectively. A hydrocephalus group included both PHH and CH patients. Prior to treatment, the FOHR (p < 0.001) and PLIC MD (p = 0.027) were greater in the hydrocephalus group than in the controls. While the mean gCC MD in the hydrocephalus group (1.10 × 10-3 mm2/sec) was higher than that of the control group (0.98), the difference was not significant (p = 0.135). Following a median follow-up duration of 14 months, decreases in FOHR, PLIC MD, and gCC MD were observed in the hydrocephalus group and were similar to those in the control group (p = 0.107, p = 0.702, and p = 0.169, respectively). There were no correlations identified between FOHR and MDs at either time point. CONCLUSIONS: The utility of fast brain MRI can be extended beyond anatomical assessments to obtain dMRI measures. A reduction in PLIC and gCC MD to levels similar to those of controls was observed within 14 months following shunt surgery for hydrocephalus in PHH and CH infants. Further studies are required to assess the role of fast brain dMRI for assessing clinical outcomes in pediatric hydrocephalus patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Neurosurgery PediatricsMême sujetCerebrospinal fluid and hydrocephalusTravaux en français237 207