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Enregistrement W4226383384 · doi:10.3174/ajnr.a7492

An In-Depth Analysis of Brain and Spine Neuroimaging in Children with Abusive Head Trauma: Beyond the Classic Imaging Findings

2022· article· en· W4226383384 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Abuse and Related Trauma
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesTexas Children's Hospital
Mots-clésNeuroimagingHead traumaPresentation (obstetrics)Magnetic resonance imagingPoison controlHead (geology)Diffuse axonal injury

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>BACKGROUND AND PURPOSE:</h3> Abusive head trauma is the leading cause of morbidity and mortality in young children. Radiology provides valuable information for this challenging diagnosis, but no single neuroimaging finding is independently diagnostic of abusive head trauma. Our purposes were to describe the prevalence of brain and spine neuroimaging findings and to analyze the association of neuroimaging findings with clinical factors to determine which neuroimaging findings may be used as prognostic indicators. <h3>MATERIALS AND METHODS:</h3> Children with a confirmed abusive head trauma diagnosis between January 2018 to February 2021 were included in this single-center retrospective study. Patient demographics, survival, Glasgow Coma Scale score on admission, length of hospital stay, and intensive care unit stay were examined. Brain neuroimaging findings were categorized as classic and nonclassic findings. Spine MRIs were also assessed for spinal ligamentous injury, compression fracture, and hemorrhage. The χ<sup>2</sup> test or the Wilcoxon rank-sum test was used for the analysis. <h3>RESULTS:</h3> One hundred two children (male/female ratio: 75:27; average age, 9.49; range, 0.27–53.8 months) were included. Subdural hematoma was the most common (83.3%) classic neuroimaging finding. Bridging vein thrombosis was the most common (30.4%) nonclassic neuroimaging finding. Spinal ligamentous injury was seen in 23/49 patients. Hypoxic-ischemic injury was significantly higher in deceased children (<i>P </i>= .0001). The Glasgow Coma Scale score was lower if hypoxic-ischemic injury (<i>P </i>&lt; .0001) or spinal ligamentous injury were present (<i>P </i>= .017). The length of hospital stay was longer if intraventricular hemorrhage (<i>P </i>= .04), diffuse axonal injury (<i>P </i>= .017), hypoxic-ischemic injury (<i>P </i>= .001), or arterial stroke (<i>P </i>= .0003) was present. The intensive care unit stay was longer if intraventricular hemorrhage (<i>P </i>= .02), diffuse axonal injury (<i>P </i>= .01), hypoxic-ischemic injury (<i>P </i>&lt; .0001), or spinal ligamentous injury (<i>P </i>= .03) was present. <h3>CONCLUSIONS:</h3> Our results may suggest that a combination of intraventricular hemorrhage, diffuse axonal injury, hypoxic-ischemic injury, arterial stroke, and/or spinal ligamentous injury on neuroimaging at presentation may be used as potential poor prognostic indicators in children with abusive head trauma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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