Rasgos radiológicos en el desarrollo del autismo
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: El trastorno del espectro autista (TEA) es una patología del neurodesarrollo muy prevalente, que se diagnostica clínicamente alrededor de los dos años cuando síntomas como anomalías en las habilidades sociales, lenguaje o comportamientos estereotipados comienzan a emerger, y que no presenta una etiología clara. Objetivo: Describir los rasgos radiológicos en el desarrollo del autismo y establecer si la RM puede ser un método eficaz en su detección que podría dirigir una intervención más temprana. Métodos: Se ha realizado una búsqueda en PubMed y ScienceDirect y se ha llevado a cabo una revisión sistemática de artículos que estudian la importancia de la radiología en niños con TEA, analizándose el riesgo de sesgos mediante la escala Newcastle-Ottawa y recogiendo la información en una tabla de extracción de datos. Resultados: Se ha encontrado mediante RM una afectación del hipocampo, ventrículos, córtex y sustancia blanca en los individuos con TEA, que se relacionan con comportamientos restringidos y repetitivos, anomalías motoras o déficits en la discriminación facial. Conclusión: Como hallazgo importante se evidencia una anomalía de la sustancia blanca en la conectividad de largo alcance y un aumento de la conectividad local. A su vez, la investigación centrada en la sustancia blanca puede ser un gran avance para su diagnóstico temprano y la previsión de la gravedad de los síntomas. La RM, aunque no de forma rutinaria, puede utilizarse para su detección y es un pilar clave en la investigación de estos rasgos radiológicos.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».