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Enregistrement W4416756712 · doi:10.1177/08830738251394438

Visuo-perceptual Abilities in Children With Perinatal Arterial Ischemic Stroke and Associated White Matter Microstructure

2025· article· en· W4416756712 sur OpenAlexaff
Meghan Maiani, Nisha Lahey, Martin Bardhi, J. Garrido, Alicia Hilderley, Helen L. Carlson, Adam Kirton

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite matterLesionMagnetic resonance imagingStroke (engine)Ischemic strokeLateralization of brain functionNeuroimagingDiffusion MRI

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visuoperceptual skills are crucial for childhood development yet remain poorly understood in children with perinatal arterial ischemic stroke (PAIS). This study examined visuoperceptual performance and structural connectivity of visual pathways in children with perinatal arterial ischemic stroke and typically developing controls. Participants completed the Motor-Free Visual Perceptual Test (MVPT), Apples Test, Jerry John's Basic Reading Inventory (BRI), and diffusion-weighted magnetic resonance imaging (MRI) with tractography of optic pathways. Visuoperceptual and reading scores were compared by group and lesion laterality. Twenty-six perinatal arterial ischemic stroke and 27 typically developing controls were recruited. Perinatal arterial ischemic stroke children scored significantly lower on the Motor-Free Visual Perceptual Test and Jerry John's Basic Reading Inventory and took longer on the Apples Test. Right hemisphere lesions were associated with greater deficits in visuoperceptual and reading than left-sided lesions. No correlations were found between white matter microstructure and visuoperceptual scores. Findings highlight the need for early visuoperceptual screening in perinatal arterial ischemic stroke, regardless of motor status, and further investigation by lesion laterality.

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)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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