Prenatal diagnosis of Aicardi syndrome based on a suggestive imaging pattern: A multicenter case‐series
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterize a suggestive prenatal imaging pattern of Aicardi syndrome using ultrasound and MR imaging. METHODS: Based on a retrospective international series of Aicardi syndrome cases from tertiary centers encountered over a 20-year period (2000-2020), we investigated the frequencies of the imaging features in order to characterize an imaging pattern highly suggestive of the diagnosis. RESULTS: Among 20 cases included, arachnoid cysts associated with a distortion of the interhemispheric fissure were constantly encountered associated with complete or partial agenesis of the corpus callosum (19/20, 95%). This triad in the presence of other CNS disorganization, such as polymicrogyria (16/17, 94%), heterotopias (15/17, 88%), ventriculomegaly (14/20, 70%), cerebral asymmetry [14/20, 70%]) and less frequently extra-CNS anomaly (ocular anomalies [7/11, 64%], costal/vertebral segmentation defect [4/20, 20%]) represent a highly suggestive pattern of Aicardi syndrome in a female patient. CONCLUSION: Despite absence of genetic test to confirm prenatal diagnosis of AS, this combination of CNS and extra-CNS fetal findings allows delineation of a characteristic imaging pattern of AS, especially when facing dysgenesis of the corpus callosum.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».