OP33.10: Fetal cerebral blood flow and neonatal brain white matter changes in complex in human fetuses with congenital heart disease
Notice bibliographique
Résumé
We sought to assess cerebral blood flow supply in fetuses with complex CHD and identify any relationship between cerebral blood flow and white matter changes in CHD fetuses using ultrasound and MRI. We measured the middle cerebral artery (MCA) PI and umbilical artery (UA) with ultrasound, superior vena cava (SVC) flow and fetal brain weight (EBW) with MRI using our previously published technique < span style = "font-size:11px" > </span > in 86 CHD fetuses(mean gestation age 36 week) and 40 normal controls(mean gestation age 36.85 week). Neonatal head ultrasound (HUS) performed after delivery was used to classify the newborn brains as: normal, increased white matter echogenicity (WME), or periventricular leukomalacia (PVL). Fetal hymodynymic parameters and estimate fetal brain weight Z-Score was shown in table 1. Extreme SVC flows defined as SVC flow (2SD above mean: 208 ml/ min/ Kg) or (2 SD below mean: 66 ml/ min/ Kg). 38% of neonates with CHD had increased WME on HUS and 10% had PVL. Elevated SVC flow was associated with a markedly increased risk of PVL (OR: 8.0, p = 0.03). Supporting information can be found in the online version of this abstract Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».