The Frequency, Clinical Correlates, and Mechanism of Anosognosia after Stroke
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».