Microstructural properties of white matter in the corpus callosum in neonates and children born preterm and full-term: Quantitative meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nearly 15 million infants are born preterm every year. Research shows that compared to their full-term peers, individuals born preterm are more likely to have lower academic scores and be less wealthy later in life. Some suggest that brain connectivity as measured by diffusion tensor imaging (DTI) may underly these results. Critically, these differences have not been substantiated quantitatively. We performed quantitative meta-analyses to evaluate overarching patterns from articles that reported DTI metrics from the corpus callosum (CC), the largest white matter structure in the brain, in neonates and children/adolescents who were born pre-term and full-term. The DTI literature was reviewed using PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. Two meta-analyses, considering publication bias and study heterogeneity, were performed onfractional anisotropy scores from the CC from eligible articles that scanned individuals at 39.9±1.1 weeks (i.e., neonates) and 14±4.13 years of age (i.e., children/adolescents). Meta-analyses for neonates and children/adolescents revealed no significant differences between those born preterm and full-term in the CC. Children/adolescents samples were characterized by significant publication bias and high interstudy heterogeneity, whereas the neonate samples were not. The findings challenge the current state of understanding of white matter microstructure in the CC related to preterm birth. Results highlight the need for further research to better understand the dynamics among factors that can influence neural development in preterm children.
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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 | 0,039 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».