Idiopathic Neonatal Subpial Hemorrhage with Underlying Cerebral Infarct: Imaging Features and Clinical Outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Neonatal subpial hemorrhage with underlying cerebral infarct is a previously described but poorly understood clinicoradiographic syndrome. We sought to further characterize the cranial ultrasound and MR imaging characteristics and associated outcomes of this condition across the full range of gestational ages, including extreme and very preterm neonates. MATERIALS AND METHODS: This was a single tertiary pediatric center retrospective case series. Brain MR imaging and cranial ultrasound of neonates with subpial hemorrhage with underlying cerebral infarct were identified from a population-based radiology registry (2006-2020). Original images were reviewed by 2 neuroradiologists blinded to history and outcome. Clinical presentation, course, and outcome at >12 months were abstracted from medical records. The diagnostic utility of cranial ultrasound was compared with that of MR imaging. RESULTS: Sixteen patients were included (median gestational age, 36.5 weeks; range, 27-41 weeks; 31% premature). MR images were obtained acutely at the time of presentation between days 0 and 9 of life. On T2WI and DWI, a consistent presence of a hypointense subpial bleed and an underlying hyperintense cerebral cortex were recognized, which created a distinct MR imaging pattern resembling the yin-yang symbol. Findings of all the MRAs and MRVs were normal. Cranial ultrasound detected 6 of 7 MR imaging lesions with sonographic features correlating well with MR imaging. The 3 extreme or very preterm neonates did not survive. The remainder survived with relatively mild neurologic deficits. CONCLUSIONS: Subpial hemorrhage with underlying infarction is a recognizable condition with unique MR imaging and sonographic features. Improved recognition may advance understanding of risk factors and outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».