Trail Making Test Elucidates Neural Substrates of Specific Poststroke Executive Dysfunctions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Poststroke cognitive impairment is typified by prominent deficits in processing speed and executive function. However, the underlying neuroanatomical substrates of executive deficits are not well understood, and further elucidation is needed. There may be utility in fractionating executive functions to delineate neural substrates. METHODS: One test amenable to fine delineation is the Trail Making Test (TMT), which emphasizes processing speed (TMT-A) and set shifting (TMT-B-A difference, proportion, quotient scores, and TMT-B set-shifting errors). The TMT was administered to 2 overt ischemic stroke cohorts from a multinational study: (1) a chronic stroke cohort (N=61) and (2) an acute-subacute stroke cohort (N=45). Volumetric quantification of ischemic stroke and white matter hyperintensities was done on magnetic resonance imaging, along with ratings of involvement of cholinergic projections, using the previously published cholinergic hyperintensities projections scale. Damage to the superior longitudinal fasciculus, which colocalizes with some cholinergic projections, was also documented. RESULTS: Multiple linear regression analyses were completed. Although larger infarcts (β=0.37, P<0.0001) were associated with slower processing speed, cholinergic hyperintensities projections scale severity (β=0.39, P<0.0001) was associated with all metrics of set shifting. Left superior longitudinal fasciculus damage, however, was only associated with the difference score (β=0.17, P=0.03). These findings were replicated in both cohorts. Patients with ≥2 TMT-B set-shifting errors also had greater cholinergic hyperintensities projections scale severity. CONCLUSIONS: In this multinational stroke cohort study, damage to lateral cholinergic pathways and the superior longitudinal fasciculus emerged as significant neuroanatomical correlates for executive deficits in set shifting.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».