Interaction between Preterm White Matter Injury and Childhood Thalamic Growth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine how preterm white matter injury (WMI) and long-term thalamic growth interact to predict 8-year neurodevelopmental outcomes. METHODS: A prospective cohort of 114 children born at 24 to 32 weeks' gestational age (GA) underwent structural and diffusion tensor magnetic resonance imaging early in life (median 32 weeks), at term-equivalent age and at 8 years. Manual segmentation of neonatal WMI was performed on T1-weighted images and thalamic volumes were obtained using the MAGeT brain segmentation pipeline. Cognitive, motor, and visual-motor outcomes were evaluated at 8 years of age. Multivariable regression was used to examine the relationship among neonatal WMI volume, school-age thalamic volume, and neurodevelopmental outcomes. RESULTS: School-age thalamic volumes were predicted by neonatal thalamic growth rate, GA, sex, and neonatal WMI volume (p < 0.0001). After accounting for total cerebral volume, WMI volume remained associated with school-age thalamic volume (β = -0.31, p = 0.005). In thalamocortical tracts, fractional anisotropy (FA) at term-equivalent age interacted with early WMI volume to predict school-age thalamic volumes (all p < 0.02). School-age thalamic volumes and neonatal WMI interacted to predict full-scale IQ (p = 0.002) and adverse motor scores among those with significant WMI (p = 0.01). Visual-motor scores were predicted by thalamic volumes (p = 0.04). INTERPRETATION: In very preterm-born children, neonatal thalamic growth and WMI volume predict school-age thalamic volumes. The emergence at term of an interaction between FA and WMI to impact school-age thalamic volume indicates dysmaturation as a mechanism of thalamic growth failure. Cognition is predicted by the interaction of WMI and thalamic growth, highlighting the need to consider multiple dimensions of brain injury in these children. ANN NEUROL 2021;90:584-594.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».