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Enregistrement W2147009297 · doi:10.1093/brain/awp233

Language networks in semantic dementia

2009· article· en· W2147009297 sur OpenAlexafffund
Federica Agosta, Roland G. Henry, Raffaella Migliaccio, John Neuhaus, Bruce L. Miller, Nina F. Dronkers, Simona M. Brambati, Massimo Filippi, J. Ogar, Stephen M. Wilson, Maria Luisa Gorno‐Tempini

Notice bibliographique

RevueBrain · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
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-clésFractional anisotropyArcuate fasciculusInferior longitudinal fasciculusUncinate fasciculusSpleniumCorpus callosumSuperior longitudinal fasciculusDiffusion MRIFasciculusPsychologyWhite matterTemporal lobeFrontal lobeTractographyNeuroscienceAnatomyMagnetic resonance imagingMedicineRadiologyEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive deficits in semantic dementia have been attributed to anterior temporal lobe grey matter damage; however, key aspects of the syndrome could be due to altered anatomical connectivity between language pathways involving the temporal lobe. The aim of this study was to investigate the left language-related cerebral pathways in semantic dementia using diffusion tensor imaging-based tractography and to combine the findings with cortical anatomical and functional magnetic resonance imaging data obtained during a reading activation task. The left inferior longitudinal fasciculus, arcuate fasciculus and fronto-parietal superior longitudinal fasciculus were tracked in five semantic dementia patients and eight healthy controls. The left uncinate fasciculus and the genu and splenium of the corpus callosum were also obtained for comparison with previous studies. From each tract, mean diffusivity, fractional anisotropy, as well as parallel and transverse diffusivities were obtained. Diffusion tensor imaging results were related to grey and white matter atrophy volume assessed by voxel-based morphometry and functional magnetic resonance imaging activations during a reading task. Semantic dementia patients had significantly higher mean diffusivity, parallel and transverse in the inferior longitudinal fasciculus. The arcuate and uncinate fasciculi demonstrated significantly higher mean diffusivity, parallel and transverse and significantly lower fractional anisotropy. The fronto-parietal superior longitudinal fasciculus was relatively spared, with a significant difference observed for transverse diffusivity and fractional anisotropy, only. In the corpus callosum, the genu showed lower fractional anisotropy compared with controls, while no difference was found in the splenium. The left parietal cortex did not show significant volume changes on voxel-based morphometry and demonstrated normal functional magnetic resonance imaging activation in response to reading items that stress sublexical phonological processing. This study shows that semantic dementia is associated with anatomical damage to the major superior and inferior temporal white matter connections of the left hemisphere likely involved in semantic and lexical processes, with relative sparing of the fronto-parietal superior longitudinal fasciculus. Fronto-parietal regions connected by this tract were activated normally in the same patients during sublexical reading. These findings contribute to our understanding of the anatomical changes that occur in semantic dementia, and may further help to explain the dissociation between marked single-word and object knowledge deficits, but sparing of phonology and fluency in semantic dementia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations270
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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