Diagnostic Approach to Macrocephaly in Children
Notice bibliographique
Résumé
Macrocephaly affects up to 5% of the pediatric population and is defined as an abnormally large head with an occipitofrontal circumference (OFC) >2 standard deviations (SD) above the mean for a given age and sex. Taking into account that about 2-3% of the healthy population has an OFC between 2 and 3 SD, macrocephaly is considered as "clinically relevant" when OFC is above 3 SD. This implies the urgent need for a diagnostic workflow to use in the clinical setting to dissect the several causes of increased OFC, from the benign form of familial macrocephaly and the Benign enlargement of subarachnoid spaces (BESS) to many pathological conditions, including genetic disorders. Moreover, macrocephaly should be differentiated by megalencephaly (MEG), which refers exclusively to brain overgrowth, exceeding twice the SD (3SD-"clinically relevant" megalencephaly). While macrocephaly can be isolated and benign or may be the first indication of an underlying congenital, genetic, or acquired disorder, megalencephaly is most likely due to a genetic cause. Apart from the head size evaluation, a detailed family and personal history, neuroimaging, and a careful clinical evaluation are crucial to reach the correct diagnosis. In this review, we seek to underline the clinical aspects of macrocephaly and megalencephaly, emphasizing the main differential diagnosis with a major focus on common genetic disorders. We thus provide a clinico-radiological algorithm to guide pediatricians in the assessment of children with macrocephaly.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».