Cerebral Glucose Metabolism in Patients with Chronic Disorders of Consciousness
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Objective: To measure regional cerebral metabolic rate of glucose (CMRGlu) in patients with chronic disorders of consciousness (DOCs) using 18 F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET). Methods: This retrospective cohort study examined 50 patients (mean age: 40.9 ± 20.1 years) with traumatic brain injury (TBI)-induced chronic DOCs [minimally conscious state (MCS)+, n = 20; MCS−, n = 15 and vegetative state (VS), n = 15]. We measured FDG-PET-based CMRGlu values in 12 regions of both brain hemispheres and compared those among MCS+, MCS − and VS patients. Results: In both hemispheres, the regional CMRGlu reduced with consciousness deterioration in 11 of 12 regions (91.7%). In seven right hemisphere regions, CMRGlu values were markedly higher in MCS+ patients than in MCS− patients. Furthermore, CMRGlu was suggestively higher in the left occipital region in MCS− patients than in VS patients. Conclusion: Functional preservation in the left occipital region in patients with chronic DOCs might reflect an awareness of external environments, whereas extensive functional preservation in the right cerebral hemisphere might reflect communication motivation.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».