Research on full-term brain metabolites in predicting long-term neurological development in preterm infants
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the value of detecting brain metabolites of preterm infants at full term for predicting the neurodevelopmental level, and to provide the basis for early clinical intervention. Methods Thirty cases of preterm infants were collected from the Neonatal Intensive Care Unit and Neuro-Rehabilitation Department of Guangzhou Women and Children′s Medical Center between May 2015 and March 2016, then they were checked by adopting brain magnetic resonance imaging and magnetic resonance spectroscopy at corrected full term, and assessed by using Alberta Infant Motor Scale(AIMS) and Gesell developmental scale evaluation at corrected age of 6 months and corrected of age 1 year old. Results In the 30 cases of preterm infants, 19 cases were male, 11 cases were female, and the gestational age was 27+ 3-31 weeks, and average gestational age was (28.8±1.0) weeks, and the birth weight was 800-1 400 g[(1 176.3±145.1) g]. The study found that myo-inositol (MI), MI/creatine (Cr) in basal ganglia were negatively correlated with the development quotient at corrected age of 1 year old(r=-0.465, -0.532; all P 0.05). Conclusions Preterm infants brain metabolites at full term contribute to predicting neurodevelopmental level.MI, Lac, MI/Cr, Lac/Cr are of values for predicting neurodevelopmental level, and MI/Cr is the best predictor.Among frontal lobe, basal ganglia, hippocampus, periventricular and cerebellum, the periventricular is the best area for predicting neurodevelopmental level.Corrected age of 1 year old maybe the best time to predicting neurodevelopmental level. Key words: Infant, preterm; Magnetic resonance spectroscopy; Neurodevelopment
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».