ILAE Neuroimaging Task Force Highlight: harnessing optimized imaging protocols for drug‐resistant childhood epilepsy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The ILAE Neuroimaging Task Force aims to publish educational case reports highlighting basic aspects related to neuroimaging in epilepsy consistent with the educational mission of the ILAE. Previous quantitative MRI studies have established important imaging markers of epilepsy-related pathology, including features sensitive to hippocampal cell loss and reactive astrogliosis. Here, we review the case of a female with pediatric drug-resistant epilepsy. Throughout her course of treatment, she had seven MRI investigations at several centers; the first three did not follow optimized epilepsy imaging protocols whereas the remaining four adhered to HARNESS-MRI protocols ( har monized n euroimaging of e pilepsy s tructural s equences). Visual inspection of a set of HARNESS-MR images revealed conspicuous left hippocampal hyperintensity which may have been initially overlooked on non-optimized MR images. Quantitative analysis of these multimodal imaging data along hippocampal subfields provided clear evidence of hippocampal sclerosis, with increased atrophy, increased mean diffusivity, increased T2-FLAIR signal, and lower qT1 values observed in the anterior portions of the left, compared to the right hippocampus. The patient underwent a left anterior temporal lobectomy with amygdalohippocampectomy at age 16 years. Histopathology of the resected specimen also confirmed hippocampal sclerosis with widespread gliosis and focal neuronal loss in the hippocampal subfields overlapping with regions of multimodal quantitative alterations. The patient remains seizure-free one year after surgery. Collectively, this case highlights the need for optimized data acquisition protocols early in the treatment of epilepsy and supports quantitative analysis of MRI contrasts to enhance personalized diagnosis and prognosis of drug-resistant patients with epilepsy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle