Flicker electroretinogram in newborn infants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To develop and validate a flicker electroretinogram (ERG) protocol in term-born neonates as a potential tool for assessing preterm infants at risk of developing retinopathy of prematurity. Methods A custom flicker ERG protocol was developed for use with the hand-held RETeval® electrophysiology device. Feasibility of measuring flicker ERG through closed eyelids and without mydriasis was established in a pilot study enabling optimisation of the test protocol. Following this, healthy term-born neonates (gestational age 37–42 weeks) were recruited at the Neonatology clinic of the University Hospital Zurich. Flicker ERG recordings were performed using proprietary disposable skin electrodes during the first four days of life when the infants were sleeping. Flicker stimuli were presented at 28.3 Hz for a stimulus series at 3, 6, 12, 30, and 50 cd·s/m 2 , with two measurements at each stimulus level. Results were analysed offline. Flicker ERG peak times and amplitudes were derived from the averaged measurements per stimulus level for each subject. Results 28 term-born neonates were included in the analysis. All infants tolerated the testing procedure well. Flicker ERG recording was achieved in all subjects with reproducible flicker ERG waveforms for 30 and 50 cd·s/m 2 stimuli. Reproducible ERGs were recorded in the majority of infants for the weaker stimuli (with detectable ERGs in 20/28, 25/28, and 27/28 at 3, 6, and 12 cd·s/m 2 , respectively). Flicker ERG amplitudes increased with increasing stimulus strength, with peak times concurrently decreasing slightly. Conclusion Flicker ERG recording is feasible and reliably recorded in sleeping neonates through closed eyelids using skin electrodes and without mydriasis. Flicker ERG amplitude decreases for lower luminance flicker but remains detectable for 3 cd·s/m 2 flicker in the majority of healthy term-born neonates. These data provide a basis to study retinal function in premature infants using this protocol.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».