Consensus Approach for Standardization of the Timing of Brain Magnetic Resonance Imaging and Classification of Brain Injury in Neonates With Neonatal Encephalopathy/Hypoxic-Ischemic Encephalopathy: A Canadian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonatal encephalopathy (NE) and hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE) are linked to significant neurodevelopmental impairments. Magnetic resonance imaging (MRI) is the preferred modality for classifying brain injury severity in HIE, yet considerable variability exists among institutions in terms of MRI timing, protocols, injury classification, and scoring systems for predicting long-term outcomes. METHODS: A Canadian taskforce comprising radiologists and neonatologists was established to develop a consensus on the optimal timing of brain MRI, appropriate MRI protocols, and a unified approach to the classification and scoring of brain injury in infants with NE secondary to hypoxic-ischemic insult. The taskforce proposed a radiological classification and scoring system that is both simplified and modified from previously validated systems. RESULTS: The consensus resulted in a standardized MRI protocol and a streamlined classification system designed to reduce interinstitutional variability. This proposed system offers a uniform framework for assessing the severity of brain injury and serves as a potential tool for predicting long-term neurodevelopmental outcomes. CONCLUSION: Once validated, the proposed radiological classification and scoring system can be applied across centers to facilitate consistent outcome comparisons, improve prognostication for neonates with NE/HIE, and enhance the quality of family counseling regarding long-term neurodevelopmental prospects.
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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 | 0,165 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».