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Enregistrement W4391814809 · doi:10.1080/09297049.2024.2307662

Assessing the impact of infantile hydrocephalus on visuomotor integration through behavioural and neuroimaging studies

2024· article· en· W4391814809 sur OpenAlexafffund
Derya Adil, Emma G. Duerden, Roy Eagleson, Sandrine de Ribaupierre

Notice bibliographique

RevueChild Neuropsychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesAcademic Medical Organization of Southwestern Ontario
Mots-clésPsychologyHydrocephalusPrecuneusNeuroimagingFunctional neuroimagingNeuroscienceCorticospinal tractAudiologyDiffusion MRIFunctional magnetic resonance imagingMedicineMagnetic resonance imagingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infantile hydrocephalus considerably impacts neurodevelopment, warranting attention to potential long-term consequences on visuomotor functions. The current study investigated the impact of infantile hydrocephalus on functional connectivity within the posterior cortex. Fourteen patients, who were treated for infantile hydrocephalus, were matched for age and sex with 14 typically-developing controls. Both groups had a mean age of 9 years old. Resting-state functional MRI was used to conduct a functional connectivity analysis within the visuomotor integration network, including the inferior frontal occipital fasciculus, superior longitudinal fasciculus, and frontal aslant tract. Patients had reduced functional connectivity in visuomotor pathways compared to typically-developing children with notable impact on the left and right fusiform gyrus and precuneus. Children with infantile hydrocephalus also performed significantly lower in tasks involving visuomotor integration, visual processing, visuospatial skills, motor coordination, and fine motor manipulation. This study enhances our understanding of the multifaceted impact of infantile hydrocephalus on both neural connectivity and considering behavioral outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,357 · 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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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