Is language impairment more common than executive dysfunction in amyotrophic lateral sclerosis?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systematic explorations of language abilities in patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) are lacking in the context of wider cognitive change. METHODOLOGY: Neuropsychological assessment data were obtained from 51 patients with ALS and 35 healthy controls matched for age, gender and IQ. Composite scores were derived for the domains of language and executive functioning. Domain impairment was defined as a composite score ≤5th centile relative to the control mean. Cognitive impairment was also classified using recently published consensus criteria. RESULTS: The patients with ALS were impaired on language and executive composite scores. Language domain impairment was found in 43% of patients with ALS, and executive domain impairment in 31%. Standardised language and executive composite scores correlated in the ALS group (r=0.68, p<0.001). Multiple regression analyses indicated that scores on the executive composite accounted for 44% of the variance in language composite scores. CONCLUSIONS: Language impairments are at least as prevalent as executive dysfunction in ALS. While the two domains are strongly associated, executive dysfunction does not fully account for the profile of language impairments observed, further highlighting the heterogeneity of cognitive impairment in non-demented patients with ALS.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».