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Enregistrement W4385971201 · doi:10.3233/npm-239005

Proceedings of the 14 <sup>th</sup> International Newborn Brain Conference: Neuro-imaging studies

2023· article· en· W4385971201 sur OpenAlexaff
Sofia Herrera, Erwin Cabacungan, Susan Cohen, Balamurugan Thyagarajan, Kimberley Jefferies, Kamran Avanaki, Rayyan Manwar, Laura McGuire, Tarikul Islam, Anthony Shoo, Fady T. Charbel, De‐Ann M. Pillers, Anouk S. Verschuur, Andrea van Steenis, Vivian Boswinkel, Ingrid M. Nijholt, Martijn F. Boomsma, Sylke J. Steggerda, Gerda Meijler, Lara M. Leijser, Seul Gi Park, Hyo Ju Yang, Soo Yeon Lim, Seh Hyun Kim, Seoung Han Shin, Ee‐Kyung Kim, Han‐Suk Kim, Anna Shiraki, Hiroyuki Kidokoro, Hama Watanabe, Gentaro Taga, Hajime Narita, Takamasa Mitsumatsu, Sumire Kumai, Ryosuke Suzui, Fumi Sawamura, Yuji Ito, Hiroyuki Yamamoto, Tomohiko Nakata, Yoshiaki Sato, Masahiro Hayakawa, Jun Natsume, Julia Buchmayer, Gregor Kasprian, Vito Giordano, Raphaela Jernej, Katrin Klebermaß-Schrehof, Angelika Berger, Katharia Goeral, Aisling A. Garvey, Hoda El-Shibiny, Edward S. Yang, Terrie E. Inder, Mohamed El‐Dib, P. Ellen Grant, Simon M. Manning, Joseph J. Volpe, Sriya Roychaudhuri, Roberta Pineda, Danielle Sharon, Elizabeth Singh, Tina Steele, Yvonne Sheldon, Deborah Cuddyer, Carmina Erdei, Enikő Szakmár, Csilla Andorka, Hajnalka Barta, Tímea Seszták, Edit Varga, Miklós Szabó, Ágnes Jermendy, Ilaria Panzarini, Regan King, Leonora Hendson, Helen L. Carlson, Jeanne Scotland, Hussein Zein, Khorshid Mohammed, Ashley Bach, Hannah Lambing, Elizabeth E. Rogers, Duan Xu, Barkovich A. James, Donna M. Ferriero, Hannah C. Glass, Dawn Gano, Liliana Igreja, Adriana Ferreira, Rita Gomes, Bebiana Sousa, Ana Margarida Novo, José Matías Alves, Elisa Proença, Cármen Carvalho

Notice bibliographique

RevueJournal of Neonatal-Perinatal Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroimagingNeuroscienceCognitive scienceMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiorespiratory deterioration is common in very low birth weight (<1500g) infants.This period of critical brain growth and development may be impacted by insults such as sepsis and hypoxia.The physiological response to illness manifests through autonomic signaling and is detected as changes in heart rate (HR) and oxygenation (SpO 2 ).We hypothesized that limited autonomic activity and reactivity may indicate poor cardiovascular autoregulation, increasing the risk of cerebral hypoxic-ischemia, the fundamental basis for preterm brain injury.The cumulative hypoxic insult may be correlated with decreased brain growth at term equivalent age (TEA). METHODS:Infants born <32 weeks were recruited for a pilot study of longitudinal vital sign collection and termequivalent imaging.All included infants (n=12) had continuous HR/SpO 2 data from the entire NICU stay and a non-sedated, non-contrast MRI performed at termequivalent age.Autonomic signaling was quantifi ed in 10min windows across the entire NICU stay using a validated multi-feature logistic regression model called pulse oximetry warning score (POWS) where low mean POWS represents decreased autonomic activity and low standard deviation of POWS represents decreased reactivity or responsiveness.Using T2-weighted images, total cortical surface area (CSA), gray matter, white matter, and total brain volume were calculated using a semi-automated pipeline.We used Spearman correlation to evaluate the relationship between the mean and SD of POWS with brain volumetrics. RESULTS:Two example infants are shown in Figure 1; infant A has a low mean POWS with limited variance (low

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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