P.116 Cerebral Sinovenous Thrombosis in Preterm Infants
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neonatal cerebral sinovenous thrombosis (CSVT) can lead to severe brain injury and long-term neurodevelopmental impairments. Previous studies of neonatal CSVT have mainly included term infants. In this study, we examined the clinical and radiological features, treatment and outcome of CSVT in preterm infants. Methods: This was a retrospective cohort study of preterm infants born <37 weeks with radiologically confirmed CSVT. All MRI/MRV and CT/CTV scans were re-reviewed. Clinical and radiological data were analysed using descriptive statistics, ANOVA and chi-square tests. Results: A total of 26 preterm infants with CSVT were included. Of these, 65% were late preterm, 27% very preterm and 8% extreme preterm. Most were symptomatic (seizures 50%, abnormal exam 50%). Radiological features included transverse sinus (85%) and sagittal sinus thrombosis (42%), intraventricular hemorrhage (42%) and venous infarction (19%). Most preterm infants with CSVT (69%) were treated with anticoagulation. Anticoagulation was not associated with new or worsening intracranial hemorrhage. Outcome at follow-up ranged from no impairment (39%), mild impairment (19%), severe impairment (19%) and death (23%). Conclusions: Preterm infants with CSVT are often symptomatic and present with a distinct pattern of brain injury. Anticoagulation treatment of preterm CSVT appeared to be safe. Further studies and treatment guidelines for preterm CSVT are needed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».