Valproate associated brain volume‐loss in pediatric epilepsy—A case series
Notice bibliographique
Résumé
Brain atrophy associated with valproate therapy is known from single case reports and is frequently accompanied by cognitive deterioration. We present a case series of incidental findings of brain volume loss in children treated with valproate and employed automatic brain volumetry to assess the effect size of volume loss. 3D T1w datasets were automatically segmented into white matter, gray matter, and cerebrospinal fluid using the SPM-12 algorithm. Respective volumes of cerebrum and cerebellum were read out and normalized to the total intracranial volume. We identified six patients (median age 148.5 [85-178] months) who had received valproate for a median time of 5 (2-23) months prior to MRI in which a loss of brain volume was noted. None had reported the occurrence of new clinical symptoms. Volumetry showed a volume loss of up to 28% for cerebral GM, 25% for cerebellar GM, 10% for cerebral WM, and 20% for cerebellar WM. A volume loss of >5% in at least one of the subvolumes was found in all patients, with the more prominent volume loss in the cerebrum and in gray matter. In one patient, post-valproate MRI was available and showed normalization of brain volume. Our case series indicates that valproate therapy might be associated with an asymptomatic volume loss of brain parenchyma in children with epilepsy and that this volume loss is assessable with automatic volumetry.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».