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Enregistrement W2144315649 · doi:10.1093/brain/awn300

The neural basis of surface dyslexia in semantic dementia

2008· article· en· W2144315649 sur OpenAlexafffund
Stephen M. Wilson, Simona M. Brambati, Roland G. Henry, Daniel A. Handwerker, Federica Agosta, Bruce L. Miller, David P. Wilkins, Jennifer M. Ogar, Maria Luisa Gorno‐Tempini

Notice bibliographique

RevueBrain · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on AgingNational Institutes of HealthCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlLarry L. Hillblom Foundation
Mots-clésSemantic dementiaDyslexiaPsychologyFunctional magnetic resonance imagingIntraparietal sulcusSemantic memoryReading (process)AudiologyDementiaNeuroscienceCognitive psychologyCognitionMedicinePathologyFrontotemporal dementiaLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semantic dementia (SD) is a neurodegenerative disease characterized by atrophy of anterior temporal regions and progressive loss of semantic memory. SD patients often present with surface dyslexia, a relatively selective impairment in reading low-frequency words with exceptional or atypical spelling-to-sound correspondences. Exception words are typically 'over-regularized' in SD and pronounced as they are spelled (e.g. 'sew' is pronounced as 'sue'). This suggests that in the absence of sufficient item-specific knowledge, exception words are read by relying mainly on subword processes for regular mapping of orthography to phonology. In this study, we investigated the functional anatomy of surface dyslexia in SD using functional magnetic resonance imaging (fMRI) and studied its relationship to structural damage with voxel-based morphometry (VBM). Five SD patients and nine healthy age-matched controls were scanned while they read regular words, exception words and pseudowords in an event-related design. Vocal responses were recorded and revealed that all patients were impaired in reading low-frequency exception words, and made frequent over-regularization errors. Consistent with prior studies, fMRI data revealed that both groups activated a similar basic network of bilateral occipital, motor and premotor regions for reading single words. VBM showed that these regions were not significantly atrophied in SD. In control subjects, a region in the left intraparietal sulcus was activated for reading pseudowords and low-frequency regular words but not exception words, suggesting a role for this area in subword mapping from orthographic to phonological representations. In SD patients only, this inferior parietal region, which was not atrophied, was also activated by reading low-frequency exception words, especially on trials where over-regularization errors occurred. These results suggest that the left intraparietal sulcus is involved in subword reading processes that are differentially recruited in SD when word-specific information is lost. This loss is likely related to degeneration of the anterior temporal lobe, which was severely atrophied in SD. Consistent with this, left mid-fusiform and superior temporal regions that showed reading-related activations in controls were not activated in SD. Taken together, these results suggest that the left inferior parietal region subserves subword orthographic-to-phonological processes that are recruited for exception word reading when retrieval of exceptional, item-specific word forms is impaired by degeneration of the anterior temporal lobe.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations176
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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