Functional cognitive and language outcomes after cerebral hemispherectomy for hemimegalencephaly
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hemispheric surgeries are an effective treatment option to control seizures for children with hemimegalencephaly (HME); however, not enough is known about their cognitive outcomes. This study aimed to delineate the cognitive and language outcomes after hemispherectomy for HME and identify the clinical characteristics associated with cognition and language. METHODS: Data came from the Global Pediatric Epilepsy Surgery Registry, a patient-driven web-based registry for epilepsy surgery. We focused on children's functional status, assessed through parent-reports of cognitive and language skills. Parents also reported on their satisfaction with surgery, their child's quality of life, and various demographic, clinical, and surgery characteristics. RESULTS: Parents of 45 children (40% female) participated. Children were aged 2.6 (SD 6.5) months at seizure onset, 10.8 (SD 12.7) months at hemispherectomy, and 8.7 (SD 4.8) years at follow-up, at which point 68% were seizure-free. We found that at follow-up, 43% had average or mildly impaired cognition, 26% could speak age appropriately, and 21% had satisfactory reading skills. A total of 55%, 43%, and 17% of children first babbled, spoke their first words, and started speaking in sentences at an age-appropriate period, respectively. Children who had undergone a right hemisphere resection and those who were older at epilepsy onset were more likely to have better cognitive and language outcomes. SIGNIFICANCE: Children with HME have delayed language milestones and continue to require significant language and literacy support long-term after cerebral hemispherectomy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».