Anomia training and brain stimulation in chronic aphasia
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have reported enhanced performance on language tasks induced by non-invasive brain stimulation, i.e., repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), or transcranial direct current stimulation (tDCS), in patients with aphasia due to stroke or Alzheimer's disease (AD). The first part of this article reviews brain stimulation studies related to language recovery in aphasic patients. The second part reports results from a pilot study with three chronic stroke patients who had non-fluent aphasia, where real or placebo rTMS was immediately followed by 25 minutes of individualised speech therapy. Real rTMS consisted of high-frequency rTMS over the left dorsolateral prefrontal cortex (BA 8/9) for 25 minutes. Each patient underwent a total of four weeks of intervention. P1 underwent four weeks of real rTMS (5 days/week) where individualised speech therapy was provided for 25 minutes immediately following each rTMS session. P2 and P3 each underwent two weeks of placebo rTMS, followed immediately by individualised speech therapy; then two weeks of real rTMS, followed immediately by individualised speech therapy. Assessments took place at 2, 4, 12, 24 and 48 weeks post-entry/baseline testing. Relative to entry/baseline testing, a significant improvement in object naming was observed at all testing times, from two weeks post-intervention in real rTMS plus speech therapy, or placebo rTMS plus speech therapy. Our findings suggest beneficial effects of targeted behavioural training in combination with brain stimulation in chronic aphasic patients. However, further work is required in order to verify whether optimal combination parameters (rTMS alone or speech therapy alone) and length of rTMS treatment may be found.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».