Trends in Term-Equivalent Age Brain Volumes in Infants Born Across the Gestational Age Spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Our understanding of the influence of preterm birth and related perinatal exposures on early brain development is limited, hampering personalized optimization of neuroprotective strategies. This study assesses the effect of gestational age (GA) at birth on brain volumes at term-equivalent age (TEA) in infants without overt brain injury born across the GA spectrum. Methods: A cohort of infants born across the GA spectrum (25–40 weeks’ gestation) underwent 3T brain MRI around TEA (40–46 weeks postmenstrual age). Eight brain regions, intracranial and total tissue volumes were segmented using MANTiS (morphologically adaptive neonatal tissue segmentation toolbox). Segmentations were visually quality-checked and excluded if segmentation failed. Absolute TEA volume in relation to GA was assessed using univariate and multivariate (correction for postmenstrual age) linear regression analysis. Statistical significance was set at p < 0.05. Post hoc scatter plots of brain volumes relative to intracranial volumes were created. Results: Fifty infants were included (mean GA = 35.0 [SD = 3.3, range = 25.7–40.1] weeks). A higher GA at birth was significantly related to lower cerebrospinal fluid (p = 0.004) and amygdala (p = 0.02) volumes; no significant relation was found between GA and other volumes. Post hoc analyses showed positive trends between GA and several brain structures, including total brain tissue, cortical gray matter, deep gray matter, hippocampus, cerebellum and brainstem volumes. Conclusions: Our results suggest that GA has an effect on TEA brain volumes that is independent of brain lesions, with lower GA being associated with smaller brain tissue volumes and significantly larger cerebrospinal fluid volume. Preterm birth and related exposures may thus affect early brain growth and contribute to neurodevelopmental challenges encountered by preterm-born children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».