MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3037578246 · doi:10.1016/j.nicl.2020.102328

Cerebral volume and diffusion MRI changes in children with sensorineural hearing loss

2020· article· en· W3037578246 sur OpenAlexaff
Peter K. Moon, Z. Jason Qian, Emily McKenna, Kevin Xi, Nathan C Rowe, Nathan Ng, Jimmy Zheng, Lydia Tam, Sarah J. MacEachern, Iram Ahmad, Alan G. Cheng, Nils D. Forkert, Kristen W. Yeom

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institutes of Health
Mots-clésAudiologySensorineural hearing lossDiffusion MRIMedicineMagnetic resonance imagingHearing lossBrain sizePsychologyNeuroscienceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Sensorineural hearing loss (SNHL) is the most prevalent congenital sensory deficit in children. Information regarding underlying brain microstructure could offer insight into neural development in deaf children and potentially guide therapies that optimize language development. We sought to quantitatively evaluate MRI-based cerebral volume and gray matter microstructure children with SNHL. METHODS & MATERIALS: We conducted a retrospective study of children with SNHL who obtained brain MRI at 3 T. The study cohort comprised 63 children with congenital SNHL without known focal brain lesion or structural abnormality (33 males; mean age 5.3 years; age range 1 to 11.8 years) and 64 age-matched controls without neurological, developmental, or MRI-based brain macrostructure abnormality. An atlas-based analysis was used to extract quantitative volume and median diffusivity (ADC) in the following brain regions: cerebral cortex, thalamus, caudate, putamen, globus pallidus, hippocampus, amygdala, nucleus accumbens, brain stem, and cerebral white matter. SNHL patients were further stratified by severity scores and hearing loss etiology. RESULTS: Children with SNHL showed higher median ADC of the cortex (p = .019), thalamus (p < .001), caudate (p = .005), and brainstem (p = .003) and smaller brainstem volumes (p = .007) compared to controls. Patients with profound bilateral SNHL did not show any significant differences compared to patients with milder bilateral SNHL, but both cohorts independently had smaller brainstem volumes compared to controls. Children with unilateral SNHL showed greater amygdala volumes compared to controls (p = .021), but no differences were found comparing unilateral SNHL to bilateral SNHL. Based on etiology for SNHL, patients with Pendrin mutations showed higher ADC values in the brainstem (p = .029, respectively); patients with Connexin 26 showed higher ADC values in both the thalamus (p < .001) and brainstem (p < .001) compared to controls. CONCLUSION: SNHL patients showed significant differences in diffusion and volume in brain subregions, with region-specific findings for patients with Connexin 26 and Pendrin mutations. Future longitudinal studies could examine macro- and microstructure changes in children with SNHL over development and potential predictive role for MRI after interventions including cochlear implant outcome.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuroImage ClinicalMême sujetHearing, Cochlea, Tinnitus, GeneticsTravaux en français237 207