Consequences of hippocampal damage across the autobiographical memory network in left temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Lesion and neuroimaging evidence suggests the hippocampus (HC) is a crucial node in the neural network supporting autobiographical memory (AM) retrieval, and thus focal damage to the HC may have functional consequences for structures throughout the network. Using fMRI, we examined the impact of hippocampal damage on the engagement and connectivity of the AM network in 11 patients with left temporal lobe epilepsy (mean age of onset of seizures, 24 years) with significant left hippocampal atrophy and a mild AM deficit. All investigations were completed pre-surgically. The fMRI paradigm comprised three conditions: (i) retrieving specific AMs in response to personalized cues obtained during a pre-scan interview; (ii) a sentence completion control task; and (iii) a size discrimination control task. AM-related activity (relative to the control tasks) was significantly reduced in patients compared to controls, in residual hippocampal tissue and across the AM network, including the medial prefrontal cortex, temporal poles, retrosplenial and lateral parietal cortex. Furthermore, the strength of connections involving the left HC was also reduced in patients. In contrast, connections between extra-hippocampal nodes, such as left retrosplenial and medial prefrontal cortex, were strengthened in patients, possibly reflecting a compensatory mechanism. Our findings confirm that the left HC is a crucial node in the AM network, possibly playing a dominant role in initiating the engagement of other network nodes, and its damage has significant consequences for the functional organization and connectivity of the neural network supporting AM retrieval.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».