Mapping of long-term cognitive and motor deficits in pediatric cerebellar brain tumor survivors into a cerebellar white matter atlas
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Diaschisis of cerebrocerebellar loops contributes to cognitive and motor deficits in pediatric cerebellar brain tumor survivors. We used a cerebellar white matter atlas and hypothesized that lesion symptom mapping may reveal the critical lesions of cerebellar tracts. METHODS: We examined 31 long-term survivors of pediatric posterior fossa tumors (13 pilocytic astrocytoma, 18 medulloblastoma). Patients underwent neuronal imaging, examination for ataxia, fine motor and cognitive function, planning abilities, and executive function. Individual consolidated cerebellar lesions were drawn manually onto patients' individual MRI and normalized into Montreal Neurologic Institute (MNI) space for further analysis with voxel-based lesion symptom mapping. RESULTS: Lesion symptom mapping linked deficits of motor function to the superior cerebellar peduncle (SCP), deep cerebellar nuclei (interposed nucleus (IN), fastigial nucleus (FN), ventromedial dentate nucleus (DN)), and inferior vermis (VIIIa, VIIIb, IX, X). Statistical maps of deficits of intelligence and executive function mapped with minor variations to the same cerebellar structures. CONCLUSION: We identified lesions to the SCP next to deep cerebellar nuclei as critical for limiting both motor and cognitive function in pediatric cerebellar tumor survivors. Future strategies safeguarding motor and cognitive function will have to identify patients preoperatively at risk for damage to these critical structures and adapt multimodal therapeutic options accordingly.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».