Rasgos radiológicos en el desarrollo del autismo
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".