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Enregistrement W4398781399 · doi:10.1017/cjn.2024.208

P.105 Corpus callosum changes in children affected by infantile hydrocephalus

2024· article· en· W4398781399 sur OpenAlexvenueno aff
Emma G. Duerden, Roy Eagleson, Sandrine de Ribaupierre

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorpus callosumHydrocephalusDiffusion MRIWhite matterMagnetic resonance imagingCerebrospinal fluidMedicineLateral ventriclesBrain sizePsychologyPathologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Infantile hydrocephalus is characterized by an atypical accumulation of cerebrospinal fluid in the brain, diagnosed and treated before the age of 2 years. Hydrocephalus development is linked to thinning of the corpus callosum (CC), mainly due to the expansion of lateral ventricles, causing upward elevation and compression of periventricular and subcortical white matter. Methods: This study investigates structural alterations in the CC in children diagnosed with infantile hydrocephalus. We examined both macrostructural and microstructural facets of the CC, providing insights into the nature and extent of alterations associated with this condition. 18 patients with infantile hydrocephalus (mean age = 9 years), and 18 age and sex matched typically-developing healthy children, participated in the study. Structural magnetic resonance imaging and diffusion tensor imaging were utilized to assess CC volume and microstructure, respectively. Results: Our findings reveal reductions in CC volume, particularly in posterior area, and distinct microstructural disparities, notably pronounced in these same segments. Conclusions: Investigating these structural alterations provides an understanding into the mechanisms underlying the effects of infantile hydrocephalus on CC integrity, given its role as a neural bridge. This knowledge offers a more nuanced perspective on neurological disorders and underscores the significance of investigating the CC’s health in such contexts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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