MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2021577051 · doi:10.1523/jneurosci.3464-13.2014

Frontal White Matter Tracts Sustaining Speech Production in Primary Progressive Aphasia

2014· article· en· W2021577051 sur OpenAlex
Maria Luisa Mandelli, Eduardo Caverzasi, Richard J. Binney, Maya L. Henry, Iryna Lobach, Nikolas Block, Bagrat Amirbekian, Nina F. Dronkers, Bruce L. Miller, Roland G. Henry, Maria Luisa Gorno‐Tempini

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on AgingNational Institutes of HealthCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlLarry L. Hillblom Foundation
Mots-clésWhite matterPrimary progressive aphasiaNeuroscienceDiffusion MRISpeech productionArcuate fasciculusInferior frontal gyrusSupplementary motor areaBroca's areaTractographyPsychologySuperior longitudinal fasciculusMedicineFractional anisotropyCognitionFunctional magnetic resonance imagingFrontotemporal dementiaMagnetic resonance imagingPathologyComputer scienceDiseaseSpeech recognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In primary progressive aphasia (PPA), speech and language difficulties are caused by neurodegeneration of specific brain networks. In the nonfluent/agrammatic variant (nfvPPA), motor speech and grammatical deficits are associated with atrophy in a left fronto-insular-striatal network previously implicated in speech production. In vivo dissection of the crossing white matter (WM) tracts within this "speech production network" is complex and has rarely been performed in health or in PPA. We hypothesized that damage to these tracts would be specific to nfvPPA and would correlate with differential aspects of the patients' fluency abilities. We prospectively studied 25 PPA and 21 healthy individuals who underwent extensive cognitive testing and 3 T MRI. Using residual bootstrap Q-ball probabilistic tractography on high angular resolution diffusion-weighted imaging (HARDI), we reconstructed pathways connecting posterior inferior frontal, inferior premotor, insula, supplementary motor area (SMA) complex, striatum, and standard ventral and dorsal language pathways. We extracted tract-specific diffusion tensor imaging (DTI) metrics to assess changes across PPA variants and perform brain-behavioral correlations. Significant WM changes in the left intrafrontal and frontostriatal pathways were found in nfvPPA, but not in the semantic or logopenic variants. Correlations between tract-specific DTI metrics with cognitive scores confirmed the specific involvement of this anterior-dorsal network in fluency and suggested a preferential role of a posterior premotor-SMA pathway in motor speech. This study shows that left WM pathways connecting the speech production network are selectively damaged in nfvPPA and suggests that different tracts within this system are involved in subcomponents of fluency. These findings emphasize the emerging role of diffusion imaging in the differential diagnosis of neurodegenerative diseases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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