Language deficits in major forms of dementia and primary progressive aphasias: an update according to new diagnostic criteria
Notice bibliographique
Résumé
In this review, we report current data on spoken and written language disorders in the most frequent dementia syndromes, namely Alzheimer' disease, vascular cognitive impairment and dementia with Lewy bodies. Language deficits are also the core features of three variants of primary progressive aphasia, namely the nonfluent/agrammatic, semantic and logopenic variants. This review reveals that, like other cognitive functions, language is highly vulnerable to neurodegenerative diseases. For some, language deficits result from impairment in linguistic processes per se, while for others, they are the direct consequence of impairments affecting working memory and executive functions. Language deficits in Alzheimer's disease and in nonfluent/agrammatic and semantic variants of primary progressive aphasia are well documented. By contrast, those about vascular cognitive impairment and dementia with Lewy bodies remain scarce and limited to large cognitive domains. The identification of logopenic variant of primary progressive aphasia is very recent, and more research is needed to complete the clinical description and identification of the functional origin of the disorders. Finally, knowledge on the impairment of written language in neurodegenerative diseases is less well documented than those on spoken language deficits. Other studies are therefore needed to improve the description of linguistic profiles and to provide additional elements to help in the differential diagnosis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».