What Is Semantic Dementia?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe a large, clinically defined cohort of patients with semantic dementia (SD) that highlights important, sometimes overlooked features and to compare it with similar entities. DESIGN: Cohort study. SETTING: A cognitive neurology clinic. PATIENTS: A population of 48 patients clinically diagnosed with SD was contrasted with 52 patients with progressive nonfluent aphasia, 42 patients with a behavioral variety of frontotemporal dementia, and 105 patients with Alzheimer disease on speech output characteristics, comprehension, naming, and repetition subtests of the Western Aphasia Battery, the Frontal Behavioral Inventory, and other cognitive tests. Neuroimaging was visually analyzed, and 6 patients with SD had autopsy. RESULTS: Of 37 patients with probable SD, 48.6% had semantic jargon; 21.6%, excessive garrulous output; and 75.7%, some pragmatic disturbance. Semantic substitutions were frequent in SD (54.1%) but phonological errors were absent, in contrast to progressive nonfluent aphasia with the opposite pattern. All but 3 patients with probable SD questioned the meaning of words. Patients with SD had significantly lower naming and comprehension scores, and their fluency was between progressive nonfluent aphasia and Alzheimer disease or behavioral frontotemporal dementia. Behavior was abnormal in 94.6% of patients with probable SD. CONCLUSIONS: Semantic dementia is distinguishable from other presentations of frontotemporal dementia and Alzheimer disease, not only by fluent speech and impaired comprehension without loss of episodic memory, syntax, and phonology but also by empty, garrulous speech with thematic perseverations, semantic paraphasias, and poor category fluency. Questioning the meaning of words (eg, "What is steak?") is an important diagnostic clue not seen in other groups, and behavior change is prevalent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».