P.008 Functional network reorganization in temporal lobe epilepsy: looking beyond the hippocampus
Notice bibliographique
Résumé
Background: Temporal lobe epilepsy (TLE) has been redefined as a disorder associated with network-level dysfunction not limited to the epileptic zone. As such, as resting state (rs) fMRI has been used to evaluate the implicated resting state networks (RSN) and their ensuing functional impairments. However, few studies have analyzed patients with (TLE-HS) and without (TLE-nonHS) hippocampal sclerosis independently. Whereas TLE-HS often warrants surgical intervention, drug-resistant TLE-nonHS might pose challenges for diagnosis and treatment decisions. Methods: This study aimed to investigate functional connectivity changes (FC) of RSNs beyond the hippocampus using rs-fMRI. Rs-fMRI data was acquired from 16 TLE-HS and nine TLE-nonHS, along with 25 healthy controls (HC). RSNs were established using a data-driven independent component analysis approach, in order to determine significant connections between HC and patient groups ipsilateral and contralateral to the seizure focus. Results: When comparing TLE-HS to HC, FC changes were found for the dorsal-attentional (DAN), visual, fronto-parietal (FPN), sensorimotor and default-mode networks (DMN). Alterations in the DAN, DMN and FPN were found when comparing TLE-nonHS to HC. Conclusions: This study demonstrated widespread network reorganization across TLE subtypes. These FC patterns hold promise as a prognostic biomarker, and may be used to define subsequent function and dysfunction in this patient population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».