Associations between neonatal hypoglycaemia and brain volumes, cortical thickness and white matter microstructure in mid-childhood: An MRI study
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal hypoglycaemia is a common metabolic disorder that may cause brain damage, most visible in parieto-occipital regions on MRI in the acute phase. However, the long term effects of neonatal hypoglycaemia on the brain are not well understood. We investigated the association between neonatal hypoglycaemia and brain volumes, cortical thickness and white matter microstructure at 9–10 years. Children born at risk of neonatal hypoglycaemia at ≥ 36 weeks’ gestation who took part in a prospective cohort study underwent brain MRI at 9–10 years. Neonatal hypoglycaemia was defined as at least one hypoglycaemic episode (at least one consecutive blood glucose concentration < 2.6 mmol/L) or interstitial episode (at least 10 min of interstitial glucose concentrations < 2.6 mmol/L). Brain volumes and cortical thickness were computed using Freesurfer. White matter microstructure was assessed using tract-based spatial statistics. Children who had (n = 75) and had not (n = 26) experienced neonatal hypoglycaemia had similar combined parietal and occipital lobe volumes and no differences in white matter microstructure at nine years of age. However, those who had experienced neonatal hypoglycaemia had smaller caudate volumes (mean difference: −557 mm3, 95% confidence interval (CI), −933 to −182, p = 0.004) and smaller thalamus (−0.03%, 95%CI, −0.06 to 0.00; p = 0.05) and subcortical grey matter (−0.10%, 95%CI −0.20 to 0.00, p = 0.05) volumes as percentage of total brain volume, and thinner occipital lobe cortex (−0.05 mm, 95%CI −0.10 to 0.00, p = 0.05) than those who had not. The finding of smaller caudate volumes after neonatal hypoglycaemia was consistent across analyses of pre-specified severity groups, clinically detected hypoglycaemic episodes, and severity and frequency of hypoglycaemic events. Neonatal hypoglycaemia is associated with smaller deep grey matter brain regions and thinner occipital lobe cortex but not altered white matter microstructure in mid-childhood.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».