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Enregistrement W4391811969 · doi:10.1002/epd2.20206

<scp>ILAE</scp> neuroimaging task force highlight: Subcortical laminar heterotopia

2024· article· en· W4391811969 sur OpenAlexaff
Burkhard S. Kasper, John S. Archer, Boris C. Bernhardt, Lorenzo Caciagli, Fernando Cendes, Yotin Chinvarun, Luis Concha, Paolo Federico, William D. Gaillard, Eliane Kobayashi, Godwin Ogbole, Anna Elisabetta Vaudano, Irène Wang, Shuang Wang, Gavin P. Winston, Stefan Rampp

Notice bibliographique

RevueEpileptic Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensUniversity of CalgaryQueen's UniversityHotchkiss Brain InstituteMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésNeuroimagingEpilepsyNeuroscienceMedicineNeuropsychologyLissencephalyHeterotopia (medicine)PsychologyPathologyCognitionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ILAE Neuroimaging Task Force publishes educational case reports that highlight basic aspects of neuroimaging in epilepsy consistent with the ILAE's educational mission. Subcortical laminar heterotopia, also known as subcortical band heterotopia (SBH) or "double cortex," is an intriguing and rare congenital malformation of cortical development. SBH lesions are part of a continuum best designated as agyria-pachygyria-band-spectrum. The malformation is associated with epilepsy that is often refractory, as well as variable degrees of developmental delay. Moreover, in an increasing proportion of cases, a distinct molecular-genetic background can be found. Diagnosing SBH can be a major challenge for many reasons, including more subtle lesions, and "non-classic" or unusual MRI-appearances. By presenting an illustrative case, we address the challenges and needs of diagnosing and treating SBH patients in epilepsy, especially the value of high-resolution imaging and specialized MRI-protocols.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0070,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,024

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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