Longitudinal gray matter contraction in three variants of primary progressive aphasia: A tenser-based morphometry study
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.
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the pattern of longitudinal changes in cognition and anatomy in three variants of primary progressive aphasia (PPA). Eight patients with the non-fluent variant of PPA (nfvPPA), 13 patients with the semantic variant (svPPA), seven patients with the logopenic variant (lvPPA), and 29 age-matched, neurologically healthy controls were included in the study. All participants underwent longitudinal MRI, neuropsychological and language testing at baseline and at a 1-year follow-up. Tenser-based morphometry (TBM) was applied to T1-weighted MRI images in order to map the progression of gray and white matter atrophy over a 1-year period. Results showed that each patient group was characterized by a specific pattern of cognitive and anatomical changes. Specifically, nfvPPA patients showed gray matter atrophy progression in the left frontal and subcortical areas as well as a decline in motor speech and executive functions; svPPA patients presented atrophy progression in the medial and lateral temporal lobe and decline in semantic memory abilities; and lvPPA patients showed atrophy progression in lateral/posterior temporal and medial parietal regions with a decline in memory, sentence repetition and calculations. In addition, in all three variants, the white matter fibers underlying the abovementioned cortical areas underwent significant volume contraction over a 1-year period. Overall, these results indicate that the three PPA variants present distinct patterns of neuroanatomical contraction, which reflect their clinical and cognitive progression.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle