Semantic deficits in amyotrophic lateral sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to investigate, and establish neuroanatomical correlates of, semantic deficits in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and amyotrophic lateral sclerosis-frontotemporal dementia (ALS-FTD), compared to semantic dementia (SD) and controls. Semantic deficits were evaluated using a naming and semantic knowledge composite score, comprising verbal and non-verbal neuropsychological measures of single-word processing (confrontational naming, comprehension, and semantic association) from the Sydney Language Battery (SYDBAT) and Addenbrooke's Cognitive Examination - Revised (ACE-R). Voxel based morphometry (VBM) analysis was conducted using the region of interest approach. In total, 84 participants were recruited from a multidisciplinary research clinic in Sydney. Participants included 17 patients with ALS, 19 with ALS-FTD, 22 with SD and 26 age- and education-matched healthy controls. Significant semantic deficits were observed in ALS and ALS-FTD compared to controls. The severity of semantic deficits varied across the clinical phenotypes: ALS patients were less impaired than ALS-FTD patients, who in turn were not as impaired as SD patients. Anterior temporal lobe atrophy significantly correlated with semantic deficits. In conclusion, semantic impairment is a feature of ALS and ALS-FTD, and reflects the severity of temporal lobe pathology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».