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Enregistrement W3002869423 · doi:10.1177/1545968319899916

Anatomical and Functional Characterization in Children With Unilateral Cerebral Palsy: An Atlas-Based Analysis

2020· article· en· W3002869423 sur OpenAlexaff
Claudio L. Ferre, Jason B. Carmel, Véronique H. Flamand, Andrew M. Gordon, Kathleen M. Friel

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation and neural repair · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésCerebral palsyMiddle cerebral arteryMagnetic resonance imagingNeuroimagingMedicineAcquired brain injuryPhysical medicine and rehabilitationPsychologyNeuroscienceRehabilitationRadiologyCardiologyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Variability in hand function among children with unilateral cerebral palsy (UCP) might reflect the type of brain injury and resulting anatomical sequelae. Objective. We used atlas-based analysis of structural images to determine whether children with periventricular (PV) versus middle cerebral artery (MCA) injuries might exhibit unique anatomical characteristics that account for differences in hand function. Methods. Forty children with UCP underwent structural brain imaging using 3-T magnetic resonance imaging. Brain lesions were classified as PV or MCA. A group of 40 typically developing (TD) children served as comparison controls. Whole brains were parcellated into 198 structures (regions of interest) to obtain volume estimates. Dexterity and bimanual hand function were assessed. Unbiased, differential expression analysis was performed to determine volumetric differences between PV and MCA groups. Principal component analysis (PCA) was performed and the top 3 components were extracted to perform regression on hand function. Results. Children with PV had significantly better hand function than children with MCA. Multidimensional scaling analysis of volumetric data revealed separate clustering of children with MCA, PV, and TD children. PCA extracted anatomical components that comprised the 2 types of brain injury. In the MCA group, reductions of volume were concentrated in sensorimotor structures of the injured hemisphere. Models using PCA predicted hand function with greater accuracy than models based on qualitative brain injury type. Conclusions. Our results highlight unique quantitative differences in children with UCP that also predict differences in hand function. The systematic discrimination between groups found in our study reveals future questions about the potential prognostic utility of this approach.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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