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Enregistrement W3172459663 · doi:10.1101/2021.06.15.21258937

Grey and white matter volume changes after preterm birth: A meta-analytic approach

2021· preprint· en· W3172459663 sur OpenAlexfundno aff
Benita Schmitz‐Koep, Bernhard Haller, Pierrick Coupé, Aurore Menegaux, Christian Gaser, Claus Zimmer, Dieter Wolke, Peter Bartmann, Christian Sorg, Dennis M. Hedderich

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTechnische Universität MünchenBundesministerium für Bildung und ForschungFederalno Ministarstvo Obrazovanja i NaukeDeutsche ForschungsgemeinschaftMcGill University
Mots-clésWhite matterGrey matterPopulationPediatricsMedicineNormativeDemographyPsychologyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objective Lower brain grey matter volumes (GMV) and white matter volumes (WMV) have been reported at single time points in preterm-born individuals. While large MRI studies in the normative population have led to a better understanding of brain growth trajectories across the lifespan, such results remain elusive for preterm-born individuals since large, aggregated datasets of preterm-born individuals do not exist. To close this gap, we investigated GMV and WMV in preterm-born individuals as reported in the literature and contrasted it against individual volumetric data and trajectories from the general population. Study design Systematic database search of PubMed and Web of Science in March 2021 and extraction of outcome measures by two independent reviewers. Individual data on full-term controls was extracted from freely available databases. Mean GMV, WMV, total intracranial volume (TIV), and mean age at scan were the main outcome measures. Results Of 532 identified records, nine studies were included with 538 preterm-born subjects between 1.1 and 28.5 years of age. Reference data was generated from 880 full-term controls between 1 and 30 years of age. GMV was consistently lower in preterm-born individuals from infancy to early adulthood with no evidence for catch-up growth. While GMV changes followed a similar trajectory as full-term controls, WMV was particularly low in adolescence after preterm birth. Conclusions Results demonstrate altered brain volumes after premature birth across the first half of lifespan with particularly low white matter volumes in adolescence. Future studies should address this issue in large aggregated datasets of preterm-born individuals.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,035
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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