Early Pathological and Magnetic Resonance Detection of Cerebral Injury Using a Rat Model of Neonatal Hypoxic Ischemic Encephalopathy
Notice bibliographique
Résumé
Perinatal hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE) is an acute disease that may afflict newborns, resulting in variable long- and short-term neurodevelopmental outcomes. Early diagnosis is critical to identifying infants who may benefit from intervention; however, early diagnosis relies heavily on clinical criteria. No molecular or radiological tests have shown promise in detecting early cerebral injury. Studies have shown that magnetic resonance imaging (MRI) can show changes in both blood flow/ischemia and metabolic disruption. However, they have all been used to evaluate the secondary phase of the disease (>12 h) after the onset of the injury. Early diagnosis is critical to rapidly starting therapeutic hypothermia in eligible infants, which is currently recommended to be initiated within 6 h of birth. The rat model of hypoxic-ischemic injury was developed in 1981 and has been validated and used extensively to study changes in brain perfusion, cerebral injury markers, and morphology. However, it has primarily been used as a "late model", evaluating injury several days after the initial ischemic insult. The model has been known to have poor sensitivity in evaluating reliable and reproducible early cerebral changes. The objective of this study was to develop a reliable model to study early gross morphological and radiological markers of HIE using pathological staining and cerebral magnetic resonance imaging/magnetic resonance spectroscopy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».