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Enregistrement W4411263328 · doi:10.1016/j.jpedcp.2025.200157

Development of Benign Enlargement of Subarachnoid Spaces Growth Charts

2025· article· en· W4411263328 sur OpenAlexafffundabout
Talia Mia Bitonti, Mohamad Chahrour, Sharini Sam Chee, Patricia Burhunduli, Albert Tu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Pediatrics Clinical Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Abuse and Related Trauma
Établissements canadiensWestern UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCentre Hospitalier pour Enfants de l'est de l'OntarioCHEO Research Institute
Mots-clésResizingDevelopment (topology)MedicineMathematicsBusinessMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study aimed to develop head circumference (HC) growth charts specific to infants and young children diagnosed with benign enlargement of the subarachnoid spaces. By modeling HC trajectories, we sought to establish normative curves that distinguish benign macrocephaly from pathologic causes of head enlargement. Our objective was to support accurate monitoring, reduce unnecessary imaging, and guide appropriate referral decisions in pediatric patients with macrocephaly. Study design: A retrospective analysis of HC measurements was conducted using data from 137 patients aged 0-6 years diagnosed with benign macrocephaly at the Children's Hospital of Eastern Ontario. Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape were employed to create growth charts. Results: The study included 137 children with neuroimaging confirming benign macrocephaly diagnoses. Exclusion criteria were applied to ensure the cohort was representative of isolated benign macrocephaly cases. Benign macrocephalic percentile charts for HC were generated, showing accelerated early growth followed by stabilization around ages 2-3. For both boys and girls, the 50th centile tracks consistently above the 97th in World Health Organization data for non-benign macrocephalic patients. The majority of benign macrocephalic patients fell above the 97.5th percentile of the World Health Organization reference curves. We identified pathological growth by examining HCs greater than 60 cm and assessing for rapidly progressive HC growth patterns that required surgical intervention. Conclusions: We provide novel benign macrocephaly growth charts that enable accurate monitoring of HC in clinical settings. Furthermore, the use of these curves may help differentiate patients with benign macrocephaly from other entities that may warrant surgical intervention such as hydrocephalus. Future research should validate these findings in multicenter prospective studies for practitioners to remain abreast in clinical management strategies for infants with benign macrocephaly.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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