Higher order neurocognition in pediatric brain tumor survivors: What can we learn from white matter microstructure?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric brain tumor survivors (PBTS) experience neurocognitive late effects, including problems with working memory, processing speed, and other higher order skills. These skill domains are subserved by various white matter (WM) pathways, but not much is known about these brain-behavior links in PBTS. This study examined the anterior corona radiata (ACR), inferior fronto-occipital fasciculi (IFOF), and superior longitudinal fasciculi (SLF) by analyzing associations among diffusion metrics and neurocognition. PROCEDURE: Thirteen PBTS and 10 healthy controls (HC), aged 9-14 years, completed performance-based measures of processing speed and executive function, and parents rated their child's day-to-day executive skills. Children underwent magnetic resonance imaging (MRI) with diffusion weighted imaging that yielded fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) values. Independent samples t-tests assessed group differences on neurocognitive and imaging measures, and pooled within-group correlations examined relationships among measures across groups. RESULTS: PBTS performed more poorly than HC on measures of processing speed, divided attention, and shifting (d = -1.08 to -1.44). WM microstructure differences were significant in MD values for the bilateral SLF and ACR, with PBTS showing higher diffusivity (d = 0.75 to 1.21). Better processing speed, divided attention, and shifting were associated with lower diffusivity in the IFOF, SLF, and ACR, but were not strongly correlated with FA. CONCLUSIONS: PBTS demonstrate poorer neurocognitive functioning that is linked to differences in WM microstructure, as evidenced by higher diffusivity in the ACR, SLF, and IFOF. These findings support the use of MD in understanding alterations in WM microstructure in PTBS and shed light on potential functions of these pathways.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».