The Frequency, Clinical Correlates, and Mechanism of Anosognosia after Stroke
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the frequency, clinical correlates, and mechanism of anosognosia after stroke. METHODS: We searched the most recent relevant literature on anosognosia after stroke and carried out a critical analysis of the main findings. RESULTS: Anosognosia is present in about 10% of acute stroke patients and its diagnosis is relatively simple. Nevertheless, a valid and reliable standardization of diagnostic instruments and criteria for research purposes is more difficult to achieve. This limitation may partially account for various instruments available to assess anosognosia and the different strategies used to diagnose this phenomenon. Anosognosia is a fleeting phenomenon and chronic cases are infrequent. There is a robust association between anosognosia and right-hemisphere lesions involving cortical (insular, temporal, and parietal lobes) and subcortical structures (thalamus and basal ganglia). The main clinical correlates of anosognosia are the presence of neglect, cognitive deficits, previous strokes, and older age. Anosognosia has a negative impact on the rehabilitation of stroke patients. The mechanism of anosognosia remains unknown but was explained as owing to psychological denial, disconnection between left and right hemispheres, and dysfunction of a system that monitors the intention to move and actual movements. CONCLUSION: Anosognosia is a relatively frequent complication of acute stroke and may become an excellent model to understand the mechanism of human awareness.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle