Size and Location of Preterm Brain Injury and Associations With Neurodevelopmental Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: We examined associations of white matter injury (WMI) and periventricular hemorrhagic infarction (PVHI) volume and location with 18-month neurodevelopment in very preterm infants. METHODS: A total of 254 infants born <32 weeks' gestational age were prospectively recruited across 3 tertiary neonatal intensive care units (NICUs). Infants underwent early-life (median 33.1 weeks) and/or term-equivalent-age (median 41.9 weeks) MRI. WMI and PVHI were manually segmented for quantification in 92 infants. Highest maternal education level was included as a marker of socioeconomic status and was defined as group 1 = primary/secondary school; group 2 = undergraduate degree; and group 3 = postgraduate degree. Eighteen-month neurodevelopmental assessments were completed with Bayley Scales of Infant and Toddler Development, Third Edition. Adverse outcomes were defined as a score of less than 85 points. Multivariable linear regression models were used to examine associations of brain injury (WMI and PVHI) volume with neurodevelopmental outcomes. Voxel-wise lesion symptom maps were developed to assess relationships between brain injury location and neurodevelopmental outcomes. RESULTS: = 0.03). In voxel-wise lesion symptom maps, brain injury involving the central and parietal white matter was associated with an increased risk of poorer motor outcomes. DISCUSSION: We found that brain injury volume and location were significant predictors of motor, but not cognitive outcomes, suggesting that different pathways may mediate outcomes across domains of neurodevelopment in preterm infants. Specifically, assessing lesion size and location may allow for more accurate identification of infants with brain injury at highest risk of poorer motor outcomes. These data also highlight the importance of socioeconomic status in cognitive outcomes, even in preterm infants with brain injury.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».