Neuroimaging Markers of Cognitive Outcome in Children with Perinatal Stroke (I2.002)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Our objective is to determine if features seen on chronic MR imaging could be used to assist in prognosis of cognitive outcomes in children. Background: Perinatal ischemic strokes are caused by a vascular disruption between 20 weeks gestation and 28 days postnatal, resulting in a focal brain injury. Although studies show children with a perinatal stroke may have IQ in the normal range, there are individuals that have significant intellectual impairment. In literature symptomatic epilepsy has been linked to poor cognitive outcomes but evidence for other predictive factors is scant and inconsistent. Methods: Twenty-six children with perinatal stroke were tested with a neuropsychological battery including Wechsler IQ and additional tests of memory and spatial skills. Existing structural MRI were obtained for all patients. MRI were analyzed for location of stroke (by lobe and regions of interest), tissue volumes relative to healthy controls (based on curve estimation after automated segmentation), and hippocampus volumes (by manual tracing) and related to performance on neuropsychological measures. Results: The only connection between location of stroke lesion and testing performance that was found was a difference in FSIQ between those children that had a lesion that included the dorsolateral prefrontal (DLPF) cortex and those whose lesion did not. There was a correlation between grey matter volume loss and the verbal comprehension component of IQ testing. A reduction in hippocampus volume was observed in those children that had symptomatic epilepsy, but there was no correlation between volume and IQ or memory performance. Conclusions: As seen in other studies, prognosis of cognitive outcome is difficult and there was no correlation between site of lesion and areas of intellectual deficit. However, there was some indication that loss of more cortical volume, or involvement of the DLPF cortex may be risk factors for intellectual impairment in childhood.
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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 | 0,000 |
| 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 ».